OpenCV是一款开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。其中，数字识别是一项重要的任务，常用于自动识别图像中的数字字符。本文将介绍如何使用OpenCV实现数字识别，并获取数字字符的轮廓点坐标。

首先，我们需要准备一个包含数字字符的图像。可以使用Python中的PIL库读取图像，并将其转换为灰度图像。灰度图像在数字识别中更容易处理，因为它只包含一个通道，而彩色图像包含三个通道。

接下来，我们需要使用OpenCV的图像处理功能来进行数字识别。首先，我们可以使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以去除噪声。然后，我们可以使用自适应阈值算法将图像分割为前景和背景。

一旦我们得到了二值图像，我们可以使用OpenCV的轮廓检测算法来检测图像中的各个数字字符的轮廓。轮廓是一系列连续的点，可以用于描述图像中的物体边界。通过检测轮廓，我们可以获取数字字符的外框。

在获取轮廓后，我们可以遍历每个轮廓，并使用OpenCV的近似多边形算法将轮廓近似为一个具有较少顶点的多边形。这样可以减少轮廓中的噪声，并更好地描述数字的形状。

最后，我们可以使用OpenCV的绘图函数将数字字符的轮廓点坐标标记在图像上。通过绘制轮廓点，我们可以直观地了解数字字符的形状。

总结来说，通过OpenCV实现数字识别并获取轮廓点坐标需要以下步骤：读取图像、转换为灰度图像、滤波平滑、图像分割、轮廓检测、近似多边形、绘图标记。通过这些过程，我们可以使用OpenCV精确地识别数字字符，并获取其轮廓点坐标。这对于许多应用程序，如光学字符识别（OCR）和自动化数据处理，都是非常有用的。

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