如何得知contours有多少个点

### 回答1：
获取 contours 后，可以使用以下代码获取每个 contour 的点数：

for contour in contours:
    contour_len = len(contour)
    print("Contour has {} points".format(contour_len))

其中，`contour_len` 就是当前 contour 中包含的点数。

### 回答2：
要确定一个contour（轮廓）有多少个点，可以使用OpenCV中的函数`cv2.contourArea()`来计算轮廓的面积。然后，用`cv2.arcLength()`函数计算轮廓的周长。由于轮廓通常修饰了一个形状，所以周长可以告诉我们轮廓中包含多少个点。

具体步骤如下：

1. 首先，确保已经找到了要计算的轮廓。可以使用`cv2.findContours()`函数来找到图像中的轮廓。将找到的轮廓存储在一个变量中。

2. 然后，在循环中对每个轮廓应用`cv2.arcLength()`函数。将返回的结果保存在一个变量中。这将是轮廓的周长。

3. 此外，还可以使用`cv2.contourArea()`函数计算轮廓的面积。将返回的结果保存在另一个变量中。

4. 最后，将周长除以一个合适的阈值，即轮廓中点的最大数量。例如，可以将周长除以一个轮廓中点的距离的阈值，以估计轮廓中点的数量。

总的来说，可以使用周长和面积函数来估计轮廓中点的数量，但是这只是一个近似值。要得到更准确的点数，可以使用其他的数学和图像处理技术来计算轮廓中点的准确数量。

相关问题

该如何计算某个点到contours的距离

您可以使用cv2.pointPolygonTest函数来计算某个点到contours的距离。该函数的语法如下：

cv2.pointPolygonTest(contour, pt, measureDist)

其中，contour是轮廓，pt是要计算距离的点，measureDist是一个布尔值，表示是否要计算距离。如果measureDist为True，则函数返回点pt到轮廓的距离；如果measureDist为False，则函数返回点pt在轮廓上的位置关系，即点在轮廓内部、外部还是在轮廓上。

例如，假设有一个轮廓contours和一个点pt，要计算点pt到轮廓的距离，可以使用以下代码：

dist = cv2.pointPolygonTest(contours, pt, True)

其中，dist即为点pt到轮廓的距离。

contours包含了轮廓内部的点的坐标吗

是的，`contours` 包含了轮廓内部的点的坐标。每个轮廓都是一个由一系列点组成的向量，这些点表示轮廓的形状。

你可以使用以下示例代码来访问轮廓内部的点的坐标：

// 假设有一个名为 contours 的 vector<vector<Point>> 变量存储了轮廓信息

for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    for (size_t j = 0; j < contours[i].size(); j++) {
        Point point = contours[i][j];
        int x = point.x; // 获取点的 x 坐标
        int y = point.y; // 获取点的 y 坐标
        // 在这里可以对每个点进行处理或分析
    }
}

通过嵌套的循环，你可以遍历 `contours` 中的每个轮廓，并访问每个轮廓中的点的坐标信息。这样你就可以使用这些坐标来进行后续的图像处理操作。