python图像分割提取主体并用mark_boundary方法画出

如果您想从一张图像中提取主体部分，并使用 `mark_boundary` 方法将主体部分的边界画出来，可以使用以下代码：

import cv2
import numpy as np
from skimage.segmentation import slic
from skimage.segmentation import mark_boundaries

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 进行超像素分割
segments = slic(img, n_segments=100, compactness=10, sigma=1)

# 提取主体部分
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype="uint8")
for i in np.unique(segments):
    segment_mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype="uint8")
    segment_mask[segments == i] = 255
    cnts = cv2.findContours(segment_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnt = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1][0]
    if cv2.contourArea(cnt) > 1000:  # 面积过小的区域去除
        cv2.drawContours(mask, [cnt], -1, 255, -1)

# 将主体部分的边界画出来
marked = mark_boundaries(img, segments, color=(1, 0, 0))
marked[mask == 0] = 0

# 显示结果
cv2.imshow("Marked", marked)
cv2.waitKey(0)

这段代码使用了 `skimage` 库中的超像素分割方法 `slic`，并根据分割结果提取了主体部分。然后使用 `mark_boundaries` 方法将主体部分的边界画出来，并将其与原图叠加在一起。最终结果会显示出提取出来的主体部分，并用红色边框标出。您可以根据需要调整代码中的参数。