cv2.findcontours 轮廓筛选

### 回答1：
cv2.findcontours是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数。它可以在二进制图像中查找轮廓，并返回轮廓的坐标。轮廓筛选是指对查找到的轮廓进行筛选，以满足特定的条件。例如，可以根据轮廓的面积、周长、形状等属性进行筛选，以便选择出需要的轮廓。轮廓筛选可以帮助我们更好地理解图像中的目标，并提高图像处理的效率。

### 回答2：
cv2.findcontours是一个在图像分割中经常用到的函数，该函数可以将一幅图像中的轮廓信息提取出来，并返回该图像中的轮廓信息以及轮廓的层级关系。在实际应用中，我们可能需要对提取出来的轮廓进行筛选和过滤。这时候就需要用到轮廓筛选。

轮廓筛选主要有两种方法：面积筛选和周长筛选。

面积筛选是指在轮廓集合中，选择面积在一定范围内的轮廓，可以用cv2.contourArea()函数获得轮廓的面积。例如，我们可以通过以下代码挑选出面积在100到500之间的轮廓：

_, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours_filtered = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if 100 < area < 500:
        contours_filtered.append(contour)

周长筛选是指在轮廓集合中，选择周长在一定范围内的轮廓，可以用cv2.arcLength()函数获得轮廓的周长。例如，我们可以通过以下代码挑选出周长在50到200之间的轮廓：

_, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours_filtered = []
for contour in contours:
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    if 50 < perimeter < 200:
        contours_filtered.append(contour)

除此之外，我们还可以通过其他方法来筛选和过滤轮廓，例如：面积与周长的比例、轮廓的高度与宽度比例、bbox的面积与轮廓面积比例等等。在应用中，根据具体的需求和图像特点，选择适合的筛选方法是非常重要的一步。

### 回答3：
cv2.findcontours是OpenCV中的一个函数，用于查找图像中的轮廓。该函数可以接收一张二值图像作为输入，可以返回所有轮廓的坐标。但有时候，我们并不需要所有的轮廓，只需要其中某些特定的轮廓，此时就需要用到轮廓筛选的方法。

首先，通过使用cv2.findcontours函数查找到图像的所有轮廓，然后我们需要对轮廓进行筛选。常见的轮廓筛选方法有：

1.轮廓面积筛选。如果某个轮廓的面积小于一个特定的值，我们可以认为它是噪音，可以将其舍去。

2.轮廓周长筛选。某些情况下，我们需要筛选出周长大于某个值的轮廓，此时可以通过计算轮廓周长来进行筛选。

3.轮廓形状筛选。有时候我们只需要某些特定的轮廓形状，可以通过计算轮廓的形状，比如轮廓的矩形度，实现轮廓筛选。

4.轮廓层级筛选。当图像中有多个轮廓时，有些轮廓可能是其他轮廓的子轮廓，我们可以通过轮廓的层级结构，排除不需要的轮廓。

以上筛选方法可以单独使用，也可以结合使用，实现更精确的轮廓筛选。例如：我们需要找到图像中所有周长大于100的矩形轮廓，可以先通过cv2.findcontours函数找到所有轮廓，然后通过轮廓周长筛选和轮廓形状筛选，得到所有符合条件的矩形轮廓。

总之，轮廓筛选是图像处理中常用的方法，通过合理的筛选可以提高处理的效率和准确性。