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如何用opencv-python提取图片轮廓？<|im_end|>
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要使用opencv-python提取图片轮廓，可以按照以下步骤进行：

1.首先，使用opencv-python库中的cv2.imread()函数读取需要处理的图片。

2.将读取的图片转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor()函数将图像从BGR格式转换为灰度格式。

3.对灰度图像进行二值化处理，使用cv2.threshold()函数将灰度图像转换为二值图像。

4.使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓，并返回轮廓的列表。

5.可选步骤：对轮廓进行过滤、排序、绘制等后续处理。

以下是一个示例代码：

```
import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')

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

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

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

需要注意的是，具体的代码实现可能会因为图片的特点、处理需求等因素而有所不同。如果您遇到了问题，可以参考OpenCV官方文档或者在网络上搜索相关资料。<|im_end|>
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最好可以提供OpenCV官方文档的链接地址<|im_end|>
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OpenCV 官方文档的链接地址为：https://docs.opencv.org/4.5.1/。

在官方文档网站上可以找到完整的 OpenCV 文档，包括 C++、Python、Java 等多种语言的接口文档、教程、例子和帮助文档等，提供了许多详尽的示例和代码片段，有助于学习和使用 OpenCV。<|im_end|>