这个问题可能是由于图像处理阶段的阈值选择不合适导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

调整阈值：尝试使用不同的阈值方法和阈值值来进行图像二值化。你可以尝试使用cv2.threshold函数中的不同阈值类型（如cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV等）和不同的阈值值，找到最适合你的图像的组合。

图像预处理：在进行轮廓提取之前，可以尝试进行一些图像预处理操作，如平滑、滤波或形态学操作等。这可能有助于去除噪声或改善轮廓的连通性。例如，你可以尝试使用cv2.blur进行平滑处理，或使用cv2.morphologyEx进行开运算或闭运算等形态学操作。

轮廓过滤：在提取轮廓后，可以根据轮廓的特征进行进一步的过滤。例如，你可以计算轮廓的面积，并根据面积大小进行过滤，以排除过小或过大的轮廓。

以下是一个示例代码，演示了如何调整阈值和应用形态学操作来提取轮廓：

python
Copy code
import cv2
import numpy as np

读取原始图像

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

将图像转换为灰度图

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

应用高斯平滑来去除噪声

blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

通过自适应阈值处理进行图像二值化

thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

进行形态学操作，填充闭合区域

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

提取轮廓

contours, _ = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在新图像上绘制轮廓

contour_image = np.zeros_like(image)
cv2.drawContours(contour_image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

显示原始图像和提取到的轮廓图像

cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Contour Image", contour_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
请根据你的具体情况调整代码中的参数，特别是阈值和形态学操作的参数，以获得最佳的结果。

我也没有试过，但猜测透明图像可以叠加一个黑色背景再检测轮廓？