细化线条和矩形输出蒙德里安式图像出错。

在处理图像时，使用OpenCV库中的膨胀操作可以帮助细化线条和矩形。具体步骤如下：

1. 使用Canny边缘检测算法检测图像边缘。
2. 对边缘进行膨胀操作，以增加线条的宽度和连通性。
3. 使用矩形检测算法（如OpenCV中的cv::findContours()）检测膨胀后的边缘中的矩形。
4. 对检测到的矩形进行颜色分配，在对应位置涂上颜色，得到蒙德里安式图像。

以下是使用OpenCV在Python中实现细化线条和矩形输出蒙德里安式图像的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用Canny算法进行图像边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 对边缘进行膨胀操作
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
dilated_edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

# 检测矩形
contours, _ = cv2.findContours(dilated_edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 蒙德里安着色
colors = [(255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255), (255, 255, 0), (255, 0, 255), (0, 255, 255)]
img_out = np.zeros_like(img)
for i, c in enumerate(contours):
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    color