opencv findContours 使用方法

### 回答1：
`findContours`是OpenCV中的一个函数，用于在二进制图像中找到轮廓。

函数的基本语法为：

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

其中：

- `image`：要查找轮廓的输入图像，应为二进制图像（黑白图像）
- `mode`：轮廓检索模式，表示轮廓的层次结构，有以下几种模式可选：
- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检索最外层的轮廓
- `cv2.RETR_LIST`：检索所有的轮廓，并将它们存储在列表中
- `cv2.RETR_CCOMP`：检索所有轮廓，并将它们组织为两级层次结构
- `cv2.RETR_TREE`：检索所有轮廓，并将它们组织为完整的层次结构
- `method`：轮廓逼近方法，有以下几种方法可选：
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有轮廓点
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储端点
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`：使用TECHNIQUE L1进行轮廓逼近
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用TECHNIQUE KCOS进行轮廓逼近
- `contours`：输出参数，包含检测到的轮廓信息，每个轮廓由点的坐标组成
- `hierarchy`：输出参数，表示轮廓之间的层次结构关系
- `offset`：可选参数，指定轮廓点的偏移量

使用示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
img_contours = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('Contours', img_contours)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取一张图像，然后对其进行二值化处理。接着，使用`findContours`函数查找轮廓，得到轮廓点的坐标，以及轮廓之间的层次结构关系。最后，使用`drawContours`函数将轮廓绘制到图像上，并显示结果。

### 回答2：
opencv是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中的findContours函数用于在二值图像中查找轮廓。

使用findContours函数的步骤如下：

1. 将图像转换为灰度图像或二值图像。可以使用cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像，也可以使用阈值化函数（如threshold、adaptiveThreshold等）将灰度图像转换为二值图像。

2. 创建一个空的输出向量，用于存储找到的轮廓。可以使用vector<vector<Point>>类型的变量来存储轮廓，其中每个轮廓由一系列的点组成。

3. 调用findContours函数来查找图像中的轮廓。函数的参数包括输入图像、轮廓存储变量、轮廓的提取方式等。常用的提取方式有RETR_EXTERNAL（提取最外层的轮廓）和RETR_TREE（提取所有的轮廓，并建立轮廓之间的层级关系）。

4. 可选地，可以对找到的轮廓进行处理。可以使用approxPolyDP函数对轮廓进行多边形近似，可以使用boundingRect函数获取轮廓的外接矩形，还可以使用drawContours函数将轮廓绘制在原始图像上。

5. 最后，可以使用imshow函数显示处理后的图像，或者使用imwrite函数将图像保存到文件中。

需要注意的是，findContours函数使用的图像必须是二值图像。在调用函数之前，需要确保进行了适当的图像预处理，以便得到正确的图像结果。

总之，通过使用findContours函数，可以方便地在图像中查找轮廓，并进行各种处理，以满足不同的计算机视觉需求。