要获取轮廓内所有像素，可以通过使用`cv2.findContours()`函数找到轮廓，然后使用`cv2.drawContours()`函数将轮廓绘制在一副空白图像上，最后使用numpy的`np.where()`函数获取轮廓内的像素坐标。
以下是一个示例代码：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 创建一副空白图像
blank_image = np.zeros_like(image)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(blank_image, contours, -1, (255, 255, 255), -1)
# 获取轮廓内所有像素坐标
pixels = np.where(blank_image == 255)
# 打印轮廓内的像素坐标
for i in range(len(pixels[0])):
x = pixels[0][i]
y = pixels[1][i]
print(f'Pixel at ({x}, {y}): {image[x, y]}')
# 显示结果
cv2.imshow('Contours', blank_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先读取一幅图像，然后找到图像中的轮廓，绘制轮廓在一副空白图像上，并通过`np.where()`函数获取轮廓内的像素坐标。最后打印出轮廓内的像素坐标，并显示绘制有轮廓的图像。
