要提取和分析图像的轮廓，可以使用OpenCV库中的findContours()函数来实现。以下是一个示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV库提取图像的轮廓：

```python

import cv2

import numpy as np

# 读取图像

image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行图像阈值处理，得到二值图像

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)

# 查找图像的轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓

cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示结果

cv2.imshow('Contours', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

在此示例中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们对灰度图像进行阈值处理，以获得二值图像。然后，使用findContours()函数查找图像的轮廓，并将其绘制在原始图像上。最后，我们显示带有轮廓的图像。

请注意，findContours()函数返回两个值：contours和hierarchy。contours是检测到的轮廓列表，而hierarchy包含有关轮廓之间关系的信息。

通过使用类似的方法，您可以轻松提取和分析图像的轮廓。