想利用以上代码完成自己图片轮廓提取应该怎么做

要利用以上代码完成自己的图片轮廓提取，你可以按照以下步骤进行：

1. 准备一张需要提取轮廓的图片，并将其转换为灰度图像。
2. 使用cv2.Canny()函数对灰度图像进行边缘检测，得到一个二值图像。
3. 对二值图像进行形态学操作，如膨胀、腐蚀等，以去除噪声和连接断开的边缘线。
4. 使用cv2.findContours()函数对形态学处理后的图像进行轮廓提取，得到所有轮廓的坐标点数组。
5. 可以选择性地对提取到的轮廓进行筛选和排序，以得到符合要求的轮廓。

注意，以上步骤仅提供了一个基本的轮廓提取流程，具体实现还需要根据不同的需求进行调整和优化。

相关问题

改进以上代码完成自己图片轮廓提取

以下是一个改进的图片轮廓提取代码，可以根据不同的需求进行调整和优化：

import cv2

# 读入图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)

# 对平滑后的图像进行边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 对二值图像进行形态学操作，以去除噪声和连接断开的边缘线
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 使用cv2.findContours()函数对形态学处理后的图像进行轮廓提取，得到所有轮廓的坐标点数组
contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓，绘制轮廓线并显示
for i in range(len(contours)):
    # 计算轮廓周长
    perimeter = cv2.arcLength(contours[i], True)
    # 进行轮廓近似，得到近似的多边形坐标点数组
    approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], 0.02*perimeter, True)
    # 绘制轮廓线
    cv2.drawContours(img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
    # 显示处理后的图片
    cv2.imshow('image', img)
    cv2.waitKey(0)

# 释放窗口资源
cv2.destroyAllWindows()

这个改进的代码在原有的基础上增加了一些步骤，如高斯滤波、轮廓近似等，可以更好地去除噪声和连接断开的边缘线，得到更准确的轮廓线。同时，还可以通过修改参数来调整轮廓提取的效果，以满足不同的需求。

matlab图像轮廓提取与边缘检测代码

以下是MATLAB中图像轮廓提取和边缘检测的代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

% 轮廓提取
contour_img = bwperim(edge_img);

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,3,2), imshow(edge_img), title('边缘检测');
subplot(1,3,3), imshow(contour_img), title('轮廓提取');

以上代码中，我们首先读取了一张图像，然后将其转换为灰度图像。接着，我们使用Canny算子进行边缘检测，得到一个二值化的边缘图像。最后，我们使用`bwperim`函数提取边缘图像的轮廓，并将结果显示出来。