Python OpenCV: 基于图像边缘提取的轮廓发现函数

在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现基于图像边缘提取的轮廓发现功能。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Canny边缘检测算法和findContours函数来提取图像中的轮廓。

首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python

接下来，你可以使用以下代码来实现基于图像边缘提取的轮廓发现功能：

import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny边缘检测算法提取边缘
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=30, threshold2=100)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 显示结果
cv2.imshow('Edges and Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取一张图像，并将其转换为灰度图。然后，使用Canny边缘检测算法提取图像中的边缘。接下来，使用findContours函数查找边缘中的轮廓。最后，使用drawContours函数在原始图像上绘制轮廓，并显示结果。

请注意，Canny边缘检测算法中的threshold1和threshold2参数可以根据实际情况进行调整。这些参数控制着低阈值和高阈值，用于边缘检测。另外，findContours函数的第三个参数用于指定轮廓的近似方法。这里我们使用了简单的近似方法（cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE）。