利用opencv python实现对图像的卡通化，即利用边缘检测加粗边缘，再过滤颜色使色块变大

在Python中，OpenCV是一个强大的库，用于计算机视觉任务，包括图像处理和分析。要实现图像的卡通化效果，通常我们会采用以下几个步骤：

1. **边缘检测**：
使用OpenCV的`cv2.Canny()`函数进行边缘检测，比如：

   import cv2
   gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   edges = cv2.Canny(gray, low_threshold, high_threshold)

`low_threshold`和`high_threshold`是用来设定边缘强度阈值。

2. **边缘增强（轮廓提取）**：
通过`cv2.findContours()`找到边缘，并将它们转换成轮廓：

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

3. **膨胀（边界跟踪）**：
对轮廓进行膨胀操作，使其看起来更粗，可以使用`cv2.dilate()`函数：

   kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))  # 定义膨胀核
   dilated_edges = cv2.dilate(contours, kernel)

4. **颜色量化（彩色卡通化）**：
- 选择一种简单的色彩模型，如二值或单色调。这一步可以通过缩放每个像素的颜色直方图到极简的颜色空间完成。
- 或者，对于每个轮廓，应用一个单一的颜色来填充，这可以通过遍历轮廓并为其每个像素设置新的颜色实现。

最后，你可以将膨胀后的结果合并回原图，或者只保留轮廓部分，以达到卡通化的风格。