要使用Python提取图像轮廓，你可以使用OpenCV库进行图像处理。以下是一个简单的步骤说明和示例代码：
安装OpenCV库
如果你还没有安装OpenCV，可以使用以下命令进行安装：
pip install opencv-python
读取图像
使用OpenCV的`cv2.imread（）`函数读取图像。
import cv2读取图像image = cv2.imread（'path/to/image.jpg'）
转换为灰度图像
将图像转换为灰度图像，因为边缘检测通常在灰度图像上进行。
将图像转换为灰度图像gray_image = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
边缘检测
使用Canny边缘检测算法来找到图像中的边缘。你可以根据需要调整阈值参数。
使用Canny边缘检测算法获取边缘edges = cv2.Canny（gray_image, threshold1=100, threshold2=200）
显示边缘轮廓
使用`cv2.imshow（）`显示检测到的边缘轮廓，并等待用户按键关闭窗口。
显示检测到的边缘轮廓cv2.imshow（'Edges', edges）cv2.waitKey（0）cv2.destroyAllWindows（）
提取轮廓
使用`cv2.findContours（）`函数提取图像中的轮廓。
提取轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours（edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE）
绘制轮廓（可选）：
使用`cv2.drawContours（）`在原始图像上绘制轮廓。
在原始图像上绘制轮廓cv2.drawContours（image, contours, -1, （0, 255, 0）, 2）显示绘制轮廓后的图像cv2.imshow（'Image with Contours', image）cv2.waitKey（0）cv2.destroyAllWindows（）
以上步骤展示了如何使用OpenCV提取图像轮廓的基本流程。你可以根据实际需求调整参数，比如边缘检测的阈值、轮廓的显示方式等。