可以用python帮我写个轮廓特征筛选

当然可以。以下是一个示例代码，实现了轮廓特征筛选的功能。

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 循环遍历每个轮廓
for c in contours:
    # 计算轮廓的面积
    area = cv2.contourArea(c)
    
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(c, True)
    
    # 计算轮廓的近似多边形
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * perimeter, True)
    
    # 判断轮廓是否为矩形
    if len(approx) == 4:
        # 计算矩形的长和宽
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(approx)
        
        # 判断矩形的长宽比
        if w / h > 0.9 and w / h < 1.1:
            # 绘制轮廓
            cv2.drawContours(image, [approx], -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)

这段代码首先读取一张图片，将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。然后使用 cv2.findContours 函数查找轮廓。接下来，循环遍历每个轮廓，计算其面积、周长和近似多边形，并判断是否为矩形。如果是矩形，则计算其长宽比，如果符合要求，则绘制轮廓。最后，显示结果。