Python是一種流行的編程語言，擁有廣泛的應用領域。在圖像處理領域中，Python也具有很高的適用性。本文將介紹如何使用Python檢測圖像中的輪廓。

import cv2
import numpy as np
# 讀取圖像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 轉換顏色空間為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找輪廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 繪制輪廓
img_contour = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 顯示圖像
cv2.imshow('contour', img_contour)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代碼使用OpenCV庫對一張圖像進行了輪廓檢測。在代碼中，首先使用imread函數讀取圖像，并使用cvtColor函數將圖像轉換為灰度圖像。然后通過threshold函數進行二值化處理，將圖像轉換為黑白圖像。接著使用findContours函數查找輪廓，并將其存儲在contours中。最后通過drawContours函數將輪廓繪制在原圖像上。

輪廓檢測在圖像處理中具有廣泛的應用，例如在人臉識別、目標跟蹤等領域中都有很高的使用率。Python與OpenCV的結合，使得輪廓檢測變得更加簡單和高效。