opencv-python分割粘连的轮廓

要分割粘连的轮廓，可以使用OpenCV的轮廓提取功能。下面是一个简单的步骤：

1. 将图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理，将目标对象转换为白色，背景转换为黑色。
3. 使用形态学操作（如腐蚀和膨胀）来去除噪声和连接对象。
4. 使用轮廓提取函数找出图像中的所有轮廓。
5. 对每个轮廓进行分析和处理。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

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

# 二值化处理
ret, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 形态学操作 - 开运算（先腐蚀后膨胀）
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
contour_image = np.zeros_like(image)
cv2.drawContours(contour_image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Contour Image', contour_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后使用二值化处理将目标对象转换为白色。接下来，通过形态学操作的开运算（先腐蚀后膨胀）去除噪声和连接对象。然后，使用轮廓提取函数`findContours`找出图像中的所有轮廓。最后，可以使用`drawContours`函数绘制轮廓。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的应用可能需要根据实际情况进行调整。