对于超级曝光的图片 如何才能提取出物体的轮廓 opencv与python

提取图像中物体的轮廓可以使用OpenCV中的轮廓发现函数 `findContours`。下面是一个基本的示例代码，它将读取一张图像并将其转换为灰度图像，然后对其进行二值化处理，最后使用 `findContours` 函数来查找物体的轮廓：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找图像中的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`findContours` 函数有三个参数：

- 第一个参数是二值化图像；
- 第二个参数是轮廓检索模式，指定如何检索轮廓；
- 第三个参数是轮廓逼近方法，指定如何逼近轮廓。

在这个示例中，我们使用了轮廓检索模式 `RETR_TREE`，它会检索所有轮廓并创建它们的完整层次结构。逼近方法 `CHAIN_APPROX_SIMPLE` 对轮廓进行压缩，仅保留轮廓的端点。最后，我们使用 `drawContours` 函数将轮廓绘制到原始图像上。

请注意，这只是一个基本的示例代码，对于一些复杂的图像，可能需要调整参数或使用其他技术来提取物体的轮廓。