曲線提取是圖像處理的一個重要應用，在數字圖像處理領域中，Python語言成為了重要工具之一，可以使用Python實現曲線提取功能。

在Python中，scikit-image是一個圖像處理庫，提供了許多用于數字圖像處理的函數，其中包括曲線提取的算法。

下面是一個使用Python實現曲線提取的示例代碼：

from skimage import feature
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
# 讀入圖像
img = plt.imread('image.jpg')
img = np.mean(img, axis = 2) 
# Canny算法進行邊緣檢測
edges = feature.canny(img, sigma=3, low_threshold=10, high_threshold=50) 
# Hough變換提取圖像中的輪廓
h, theta, d = transform.hough_line(edges) 
# 繪制提取的輪廓
fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(1, 3, figsize=(16,4), sharex=True, sharey=True)
ax0.imshow(img, cmap=plt.cm.gray)
ax0.set_title('Input image')
ax1.imshow(edges, cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_title('Canny edges')
ax2.imshow(np.log(1 + h),
extent=[np.rad2deg(theta[-1]), np.rad2deg(theta[0]), d[-1], d[0]],
cmap=plt.cm.gray, aspect=1/1.5)
ax2.set_title('Hough transform')
ax2.set_xlabel('Angles (degrees)')
ax2.set_ylabel('Distance (pixels)')
plt.show()

上述代碼中，首先讀入一張圖片，然后使用Canny算法進行邊緣檢測，最后使用Hough變換提取圖像中的輪廓，并在其中繪制提取的輪廓。

使用Python實現曲線提取不僅簡單易用，而且有眾多可用的圖像處理庫可以使用，為圖像處理帶來了更多可能性。