要提取和分析图像的轮廓，可以使用OpenCV库中的findContours()函数来实现。以下是一个示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV库提取图像的轮廓：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行图像阈值处理，得到二值图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 查找图像的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 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('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在此示例中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们对灰度图像进行阈值处理，以获得二值图像。然后，使用findContours()函数查找图像的轮廓，并将其绘制在原始图像上。最后，我们显示带有轮廓的图像。
请注意，findContours()函数返回两个值：contours和hierarchy。contours是检测到的轮廓列表，而hierarchy包含有关轮廓之间关系的信息。
通过使用类似的方法，您可以轻松提取和分析图像的轮廓。
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