Mat contours = new Mat(); Imgproc.findContours(threshold, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); contours 类型错误

在使用 `findContours()` 函数时，`contours` 参数需要是一个 `List<MatOfPoint>` 类型的变量，你可以尝试如下代码：

List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(threshold, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

其中，`hierarchy` 参数也需要传入一个 `Mat` 类型的变量，用于存储轮廓的层级关系。这个参数可以不用，但是需要传入一个空的 `Mat` 变量，即 `new Mat()`。

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代码解释：public static String charsSegment(Mat inMat, PlateColor color, Boolean debug, String tempPath) { int charCount = 7; // 车牌字符个数 if (color.equals(PlateColor.GREEN)) { charCount = 8; } // 切换到灰度图 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(inMat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); ImageUtil.gaussianBlur(gray, gray, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, gray); // 图像进行二值化 Mat threshold = new Mat(); switch (color) { case BLUE: Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY); break; default: // GREEN YELLOW Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY_INV); break; } ImageUtil.debugImg(debug, tempPath, "plateThreshold", threshold); // 输出二值图 Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, threshold); // 边缘腐蚀 threshold = ImageUtil.erode(threshold, debug, tempPath, 2, 2); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_ERODE, threshold); // 垂直方向投影，错切校正 // 理论上，还可以用于分割字符 Integer px = getShearPx(threshold); ImageUtil.shearCorrection(threshold, threshold, px, debug, tempPath); // 前面已经结果错切校正了，可以按照垂直、水平方向投影进行精确定位 // 垂直投影 + 垂直分割线，分割字符 // 水平投影，去掉上下边框、铆钉干扰 threshold = sepAndClear(threshold, px, charCount, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_SEP_AND_CLEAR, threshold); // 边缘膨胀 // 还原腐蚀操作产生的影响 // 会影响中文字符的精确度 threshold = ImageUtil.dilate(threshold, debug, tempPath, 2, 2, true); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_DILATE, threshold); // 提取外部轮廓 List<MatOfPoint> contours = Lists.newArrayList(); Imgproc.findContours(threshold, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE); Vector<Rect> charRect = new Vector<Rect>(); // 字符轮廓集合 Mat dst; dst = inMat.clone(); Imgproc.cvtColor(threshold, dst, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR); if (debug) {

这段代码是一个字符分割的函数，输入参数包括原始图像、车牌颜色、是否开启调试模式和临时文件保存路径。主要功能是对车牌图像进行预处理，包括切换到灰度图、二值化、边缘腐蚀、错切校正、垂直方向投影、字符分割、边缘膨胀和提取外部轮廓等步骤，最终输出字符轮廓集合。

在函数中，首先根据车牌颜色确定字符个数，然后将原始图像转换为灰度图并进行高斯模糊。接着根据不同车牌颜色使用不同的二值化方法，输出二值图并进行边缘腐蚀。然后进行错切校正，根据垂直方向投影进行精确定位，并根据垂直投影和垂直分割线进行字符分割，去掉上下边框和铆钉干扰。最后进行边缘膨胀，还原腐蚀操作产生的影响，并提取外部轮廓，输出字符轮廓集合。如果开启了调试模式，还会输出中间过程的图像以便调试。

contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

`contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)` 这行代码使用了OpenCV库中的`cv2.findContours`函数来获取图像中的轮廓。其中，`cv2.RETR_EXTERNAL`参数表示只检测最外层的轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`参数表示仅存储轮廓的端点。