Python是一個優秀的編程語言，具有豐富的功能和高效的性能，在計算機視覺領域也被廣泛應用。其中，輪廓光滑度是計算機視覺中一項重要的任務，Python提供了強大的庫和函數來實現輪廓光滑度的計算。

import cv2
# 讀取圖像
img = cv2.imread("example.jpg")
# 轉換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化處理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 輪廓檢測
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 輪廓光滑度
cnt = contours[0]
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
# 顯示結果
cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)

以上代碼展示了如何使用Python和OpenCV庫來實現輪廓光滑度的計算。通過對圖像進行二值化處理，并使用cv2.findContours函數檢測輪廓。接著，使用cv2.approxPolyDP函數計算輪廓光滑度，并在原圖像上標注結果。

需要注意的是，在計算輪廓光滑度時，epsilon值的大小對結果影響非常大。當epsilon值過大時，會造成光滑度不足的結果；當epsilon值過小時，會造成過度光滑的結果。因此，需要根據實際情況調整epsilon值。

總的來說，Python提供了非常方便的函數和庫來實現輪廓光滑度的計算，讓計算機視覺任務變得更加高效和便捷。