基于边缘的分割算法的代码

以下是基于边缘的分割算法的 Python 代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用 Canny 边缘检测算法检测边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 对边缘进行膨胀操作，增加连通性
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilated = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=3)

# 使用轮廓检测算法得到边缘的闭合区域
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原始图像上绘制闭合区域
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 保存输出图像
cv2.imwrite('output.jpg', img)

这段代码首先读取输入图像，然后将其转换为灰度图像并使用 Canny 边缘检测算法检测边缘。接着对边缘进行膨胀操作，增加连通性，然后使用轮廓检测算法得到边缘的闭合区域。最后，在原始图像上绘制闭合区域并保存输出图像。