这样使用OpenCV的函数提取我需要的边缘坐标

要使用OpenCV的函数提取边缘坐标，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入OpenCV库并加载分割图像。确保分割图像是二值图像，其中前景像素为1，背景像素为0。

import cv2

# 加载分割图像
segmentation_image = cv2.imread("segmentation_image.png", 0)  # 以灰度图像方式加载

2. 使用Canny边缘检测算法检测边缘。可以根据具体情况调整阈值，以获取所需的边缘。

# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(segmentation_image, threshold1, threshold2)

3. 使用轮廓发现函数 `findContours` 来提取边缘的坐标。

# 提取轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. 遍历轮廓列表，计算每个轮廓的边界框坐标。

# 遍历轮廓并计算边界框坐标
bounding_boxes = []
for contour in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    bounding_boxes.append((x, y, x + w, y + h))  # 存储边界框坐标

现在，`bounding_boxes` 列表中存储了每个边缘的边界框坐标，每个边界框由左上角坐标 `(x, y)` 和右下角坐标 `(x+w, y+h)` 组成。

请注意，以上代码仅为示例，并需要根据实际情况进行调整和改进。具体的阈值和参数选择可能因图像的特点和应用场景而异。