在人工智能领域，双线条的扩展通常指的是图像处理中的形态学操作，如膨胀（dilation）和腐蚀（erosion），这些操作可以用于细化图像的边缘和去除噪声。如果需要将双线条扩展到单线条，即实现边缘的平滑化或连接两个相邻边缘，可以使用形态学的开运算（opening）或者闭运算（closing）。
以下是使用python的opencv库进行边缘检测后进行开运算的示例代码：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用高斯滤波器进行平滑处理
kernel = np.ones((5, 5), np.float32)/25
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
# 使用Canny算法进行边缘检测
edges, thresh = cv2.Canny(blurred, 100, 200)
# 使用形态学开运算来连接相邻的边缘
kernel = np.ones((5, 5), np.float32)/25
dilated = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.imshow('Dilated Edges', dilated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中，首先对图像进行了高斯滤波以减少噪声，然后使用canny算法提取边缘。接着，使用形态学开运算（opening）来连接相邻的边缘，从而实现从双线条到单线条的转换。最后，显示处理后的图像。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求调整参数，例如选择不同的滤波器、边缘检测算法等。此外，对于更复杂的图像，可能需要组合使用多种形态学操作来达到最佳效果。
