用python写一个代码，要求先定义一个将输入图像转换为二值图并进行边缘拟合，然后按行扫描边缘二值图像，将左右的边缘点记录下来并计算两者之间的中点位置并将中点存储下来的函数，然后定义一个利用中点拟合曲线并在原图上显示的函数

以下是一个示例代码，其中使用了OpenCV和numpy库来进行图像处理和计算：

import cv2
import numpy as np

# 将输入图像转换为二值图并进行边缘拟合
def edge_detection(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
    return approx.squeeze()

# 按行扫描边缘二值图像，记录左右的边缘点并计算中点位置
def calculate_midpoints(edges):
    midpoints = []
    for y in range(edges.shape[0]):
        row = edges[y, :]
        left_edge = np.argmax(row)
        right_edge = edges.shape[1] - np.argmax(row[::-1]) - 1
        midpoint = (left_edge + right_edge) // 2
        midpoints.append([y, midpoint])
    return np.array(midpoints)

# 利用中点拟合曲线并在原图上显示
def fit_curve(image, midpoints):
    curve = np.polyfit(midpoints[:, 0], midpoints[:, 1], 3)
    y = np.linspace(0, image.shape[0], image.shape[0])
    x = np.polyval(curve, y)
    curve_points = np.array([np.round(x), y], dtype=np.int32).T
    cv2.polylines(image, [curve_points], False, (0, 0, 255), 2)
    return image

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('image.jpg')
    edges = edge_detection(image)
    midpoints = calculate_midpoints(edges)
    result = fit_curve(image, midpoints)
    cv2.imshow('Result', result)
    cv2.waitKey(0)

你可以将这个代码保存为一个.py文件并运行，然后将需要处理的图像文件命名为'image.jpg'并放在同一目录下。代码会将处理结果显示在一个窗口中。注意，对于不同的图像，需要根据实际情况调整参数以获得最佳结果。