opencv-python将包含手口眼的图片中的手、口和眼按照轮廓提取代码

以下是使用OpenCV-Python库实现手、口和眼轮廓提取的代码示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 图像分割，获取手、口和眼的mask
# 这里使用的是基于深度学习的Mask R-CNN算法
# 请根据实际情况选择适合的图像分割算法
mask = get_mask(img)

# 手的轮廓提取
hand_mask = mask == HAND_LABEL
hand_contours, _ = cv2.findContours(hand_mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 口的轮廓提取
mouth_mask = mask == MOUTH_LABEL
mouth_contours, _ = cv2.findContours(mouth_mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 眼的轮廓提取
eye_mask = mask == EYE_LABEL
eye_contours, _ = cv2.findContours(eye_mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原图上绘制轮廓
cv2.drawContours(img, hand_contours, -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.drawContours(img, mouth_contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.drawContours(img, eye_contours, -1, (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先通过图像分割算法获取手、口和眼的mask，然后使用OpenCV的`findContours()`函数对每个mask进行轮廓提取。最后，将轮廓绘制到原始图像上，并进行显示。需要注意的是，这里的`HAND_LABEL`、`MOUTH_LABEL`和`EYE_LABEL`是手、口和眼的类别标签，需要根据具体的应用场景来设置。