contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

这段代码使用了OpenCV库中的cv2.findContours函数来检测二值化图像中的轮廓。在这段代码中，thresh是输入的二值化图像，cv2.RETR_CCOMP表示检测所有轮廓并建立两级的层次结构，cv2.CHAIN_APPROX_NONE表示存储所有的轮廓点。

函数执行后，会返回两个值：contours和hierarchy。contours是包含检测到的所有轮廓的列表，每个轮廓都表示为一个包含轮廓点的数组。hierarchy是一个包含层次信息的数组，用于描述轮廓之间的关系，如父子关系等。

相关问题

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

这个错误通常发生在 OpenCV 版本不同的情况下，因为 `cv2.findContours()` 函数的返回值在不同版本的 OpenCV 中有所不同。

在早期版本的 OpenCV 中，`cv2.findContours()` 函数仅返回两个值，即 `contours` 和 `hierarchy`。但在较新的版本中，该函数返回三个值，分别是 `image`、`contours` 和 `hierarchy`。

因此，如果您的 OpenCV 版本较新，您需要将函数返回的三个值都接收到，例如：

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

如果您的 OpenCV 版本较旧，则只需要接收两个返回值，例如：

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

请注意，如果您使用的 OpenCV 版本与代码示例不同，您需要根据您的版本进行相应的修改。

contours, hierarchy = cv2.findContours

`cv2.findContours()`是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下：

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

其中，参数`image`是输入图像，必须是8位单通道图像。参数`mode`表示轮廓检索模式，有以下几种取值：

- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`：检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`：检测所有轮廓并将其组织为两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次。

参数`method`表示轮廓逼近方法，有以下几种取值：

- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储水平、垂直和对角线方向的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。

函数返回值`contours`是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。`hierarchy`是可选的输出向量，其中包含有关图像拓扑的信息。

下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓的例子：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()