输入一个二值图像，通过代码实现它的轮廓坐标

二值图像的轮廓坐标通常是指图像中黑白边缘像素点的集合，这些点描述了物体的边界。在Python中，可以使用OpenCV库来获取二值图像的轮廓信息。以下是一个简单的步骤概述：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并转换为二值：

img = cv2.imread('binary_image.jpg', 0)  # 0表示灰度模式
_, thresholded_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 127为阈值，二值化处理

3. 找到轮廓：

contours, _ = cv2.findContours(thresholded_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

`cv2.RETR_EXTERNAL`用于提取最外层轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`用于简化轮廓数据。

4. 遍历轮廓并获取每个轮廓的坐标：

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)  # 获取轮廓的矩形包围框
    contour_coords = [(x, y), (x + w, y), (x + w, y + h), (x, y + h)]  # 轮廓的四个顶点坐标
    print("Contour at ({}, {}) has coordinates: {}".format(x, y, contour_coords))

这将打印出每个轮廓的起始点坐标。如果你需要的是轮廓的所有边缘点，可能需要进一步操作，如`cv2.approxPolyDP()`来逼近轮廓。