在积极开发的scikit-image ，我们有分割和边缘检测算法，您可能会发现它有用：
Python边缘检测和曲率计算
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2020-05-30 21:49:05 更新
伯芦• 663
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您可以使用python中的scipy轻松实现边缘检测。
from scipy import ndimage
edge_horizont = ndimage.sobel(greyscale, 0)
edge_vertical = ndimage.sobel(greyscale, 1)
magnitude = np.hypot(edge_horizont, edge_vertical)
这是原始图像和边缘检测后图像的示例。 
在scikit-image中，有一个特殊页面，其中包含有关如何进行边缘检测的说明。
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2020-06-09 20:03:39 更新
殷采春• 706
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有一种非常简单的方法可以使用scikit图像在python中找到轮廓。它实际上只是几行代码，如下所示：
from skimage import measure
contours = measure.find_contours(gimg, 0.8)
这将返回轮廓线的矢量表示。在每行单独的数组中。而且，通过计算近似值来减少一条线上的点数也很容易。这是带有源代码的较长描述： 使用python进行图像矢量化
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2020-05-30 21:48:58 更新
陈甘雨• 734
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我知道之前已经发布了边缘检测问题（在Java中： 计算Image中的对象数 ，独立于语言： Image edge detection ），但是我想知道如何在python中实现它。
我正在对一些简单形状（带有一些噪声的二进制形状）进行边缘检测和曲率计算。我知道有一些OpenCV的包装器，但不确定哪个更好：pyopencv，pycv，pycvf？
由于我基本上只完成这两项任务，因此我也不确定是否自己实现而不是使用库会更快。