Python语言是一种强大的计算机语言，它有很多种类的算法可以解决各种各样的问题。其中，边界跟踪法是一种广泛应用的算法，可用于处理图像，识别图像中的边缘等。

在Python中，实现边界跟踪法的代码相对较简单。以下是一个使用Python的边界跟踪法的代码示例：

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 使用Canny算法进行图像边缘检测
canny = cv2.Canny(gray, 150, 200)
# 进行边界跟踪
contours, hierarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 在图像上绘制边界
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用了Python的OpenCV库来读取和处理图像。首先，我们将图像转换成灰度图像，然后使用Canny算法进行边缘检测。接下来，我们使用cv2.findContours函数进行边界跟踪。最后，在原始图像上绘制出找到的轮廓。

这个例子演示了如何使用Python实现边界跟踪算法。尽管其实现并不复杂，但使用这个算法可以大大提高图像处理的效率和准确性。