opencv 轮廓返回值

在OpenCV库中，轮廓（Contours）是处理图像二进制表示时的重要概念。当你对图像应用边缘检测算法（如Canny算子或阈值分割）后，轮廓函数`cv.findContours()`会查找并返回图像中的边界线或闭合区域。这个函数通常返回三个值：

1. **contours**: 主要的结果，是一个存储了所有轮廓的Mat矩阵，每个轮廓由一系列顶点（x,y坐标对）构成，按照轮廓的外部边界顺序排列。

2. **hierarchy**: 这个可选值包含了轮廓之间的层次信息，包括它们的关系，比如是否属于同一个物体的不同部分或者彼此相邻。它是一个嵌套的数组结构，包含四个级别的链接关系。

3. **ret**: 返回值，通常设置为0，表示操作成功；如果不是0，则可能有错误发生，需要检查具体错误码。

你可以遍历`contours`矩阵来获取每个轮廓的数据，并通过`hierarchy`来了解不同轮廓之间的层次关系。这对于形状分析、物体识别等计算机视觉任务非常有用。

相关问题

opencv approxPolyDP 返回值

在OpenCV库中，`approxPolyDP()` 函数是一个用于简化边界的函数，它通常用于二进制图像轮廓的处理。这个函数的基本原型如下：

bool approxPolyDP(vector<Point>& contour, vector<Point>& result, double epsilon, bool closed=true);

参数含义如下：
1. `contour`：输入的多边形轮廓点，通常是通过`findContours()`函数获取的。
2. `result`：输出结果，即逼近后的边界点。
3. `epsilon`：指定允许的精度误差，表示原始轮廓和近似轮廓之间的最大距离比例。
4. `closed`：布尔值，如果设置为`true`，则假设轮廓是闭合的；如果不设置或设为`false`，则假设轮廓是开放的。

返回值：
`approxPolyDP()` 函数没有直接的返回值，而是直接修改了`result`参数。如果近似的点数小于3，说明轮廓可能是噪声或者是离散不好的边缘，函数会返回`false`。否则，如果成功近似，函数返回`true`。

opencv轮廓检测的返回值

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）中的轮廓检测函数`cv2.findContours()`会返回一个轮廓列表（通常是元组），这个列表包含了一级或二级轮廓信息。返回值的具体结构取决于你传递给函数的参数和设置。

1. 如果使用`cv2.RETR_EXTERNAL`选项，并且`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`选项（默认），则函数返回一个轮廓列表（contours），每个轮廓是一个边界框数组（numpy数组），包含了轮廓的顶点坐标。

2. 如果设置了`cv2.RETR_LIST`，那么返回的是一个由轮廓组成的树形结构，每个元素都是一个轮廓列表，代表了轮廓之间的连接关系。

3. 对于`cv2.RETR_TREE`，它返回一个多级轮廓树，每个轮廓都是一棵树，其根节点是原图像的轮廓，其他节点是包围该轮廓的小轮廓。

4. 当`cv2.RETR_CCOMP`或`cv2.RETR_FLOODFILL`用于二分图时，返回值更复杂，包括两部分：外部轮廓列表和内部孔洞的轮廓列表。

无论哪种情况，第一个元素通常都是一个整数标志，表示是否找到了轮廓，如果不是0，说明有轮廓被找到。