下面是一个需求，识别图片中的导线，要在图像中检测导线，我们需要采用不同于直线检测的方法。由于OpenCV没有直接的曲线检测函数，如同它对直线提供的HoughLines或HoughLinesP，检测曲线通常需要更多的图像处理步骤和算法：

1. 边缘检测：首先使用Canny边缘检测器检测图像中的边缘。

2. 寻找轮廓：然后使用cv2.findContours来寻找边缘连接的轮廓。轮廓可能对应于图像中的曲线。

3. 轮廓分析：分析这些轮廓，筛选出满足特定条件的轮廓，如长度、曲率等。

4. 绘制轮廓：在原始图像上绘制这些轮廓。

下面是成品代码：

# coding=UTF-8

import cv2
import numpy as np

def load_and_detect_curves(image_path, new_width, new_height):
    # 加载图像
    image = cv2.imread(image_path)
    if image is None:
        print("无法加载图像")
        return

    # 调整图像尺寸
    resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))

    # 将图像转换为灰度图
    gray_image = cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 应用高斯模糊
    blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

    # 使用Canny边缘检测器检测边缘
    edges = cv2.Canny(blurred_image, 50, 150, apertureSize=3)

    # 寻找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 筛选和绘制轮廓
    for contour in contours:
        # 可以在这里添加条件筛选特定轮廓
        if len(contour) > 100:  # 例如，筛选长度大于100的轮廓
            cv2.drawContours(resized_image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Detected Curves', resized_image)
    if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()

# 使用函数
load_and_detect_curves('./images/2.png', 800, 600)  # 替换为你的图像路径和期望的尺寸
# load_and_detect_curves('./images/demo.jpg', 800, 600)  # 替换为你的图像路径和期望的尺寸

下面是运行效果：