怎么找出一张图中多条曲线的最高点的标签，边缘检测和轮廓提取

可以通过以下步骤找出一张图中多条曲线的最高点的标签，边缘检测和轮廓提取：

1. 使用边缘检测算法（如Canny算法）对图像进行边缘检测，得到边缘图像。
2. 对边缘图像进行闭运算（closing operation）操作，以填补曲线的间隙，得到闭合的曲线轮廓。
3. 使用轮廓提取算法（如findContours函数）对闭合的曲线轮廓进行提取，并对每个轮廓进行遍历。
4. 对于每个轮廓，计算其最高点的坐标，并在该位置绘制标签。

以下是Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 闭运算
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

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

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算最高点
    topmost = tuple(contour[contour[:,:,1].argmin()][0])
    # 绘制标签
    cv2.putText(img, 'HIGH', topmost, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), 2)

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

其中，`image.png`是待处理的图像文件名，可以根据实际情况进行修改。