OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的功能和算法。其中一个常用的功能是提取图像中的轮廓，然后将其描绘在一个新的图像上。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCV来提取轮廓并将其填充在一个白底图上。首先，我们需要导入OpenCV库及其他必要的库：

python
import cv2
import numpy as np

然后，我们可以加载图像并将其转换为灰度图像。为了方便起见，我们假设图像已经存储在名为"image.jpg"的文件中：

python
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们可以使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。Canny算法将图像转换为二进制图像，其中边缘被标记为白色，背景为黑色：

python
edges = cv2.Canny(gray, 30, 100)

现在，我们可以使用findContours函数来提取图像中的轮廓。该函数将返回一个包含所有轮廓坐标的列表：

python
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在此之后，我们可以创建一个与原始图像相同大小的新图像，并将其填充为全白色（255）：

python
filled_image = np.ones_like(image) * 255

最后，我们可以使用drawContours函数将轮廓绘制在新图像上。通过指定负数的线宽，我们可以填充轮廓内部的区域：

python
cv2.drawContours(filled_image, contours, -1, (0, 0, 0), -1)

最后，我们可以保存新图像到文件中：

python
cv2.imwrite("filled_image.jpg", filled_image)

通过以上步骤，我们成功地使用OpenCV提取了图像中的轮廓，并将其填充在一个白底图上。这个技术在许多应用中都非常有用，例如数字识别、图像分割等。

总结起来，使用OpenCV提取轮廓并填充白底图的步骤包括加载图像、转换为灰度图像、边缘检测、提取轮廓、创建新图像并填充为白色，最后将轮廓绘制在新图像上。

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