vector<vector<Point>>contours;//轮廓数组findContours(frame, contours, hierarchy , RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//寻找图片中所有出现的轮廓contours.size()这个是什么意思

`contours` 是一个包含所有轮廓的数组，每个轮廓是一个包含一系列 `Point` 点的向量（vector）。`findContours()` 函数用来寻找一幅图像中所有出现的轮廓，函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是轮廓数组，第三个参数是轮廓的层次结构，第四个参数是轮廓的查找模式，第五个参数是轮廓的近似方法，第六个参数是偏移量。`contours.size()` 表示轮廓数组中轮廓的数量。

相关问题

contours, hierarchy = cv2.findContours(frame,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在OpenCV中，`contours, hierarchy = cv2.findContours(frame, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)` 这一行代码用于查找图像中的轮廓（Contour）。下面是各个参数的解释：

- `frame`：这是一个二维图像，通常是经过预处理的输入图像，例如灰度化、二值化等。
- `cv2.RETR_EXTERNAL`：这是检索模式，指示函数只返回外部轮廓（不包括孔洞内部的轮廓），也就是最大的连通区域。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：这是轮廓逼近方法，表示结果仅包含轮廓的顶点和端点信息，不保存轮廓之间的连接线，这可以减少存储空间并加速后续计算。

`contours` 变量是一个列表，包含了图像中的所有外层轮廓，每个轮廓都是一个Mx2的numpy数组，表示轮廓的边界点坐标。

`hierarchy` 则是一个结构体，记录了轮廓之间的嵌套关系，如果有的话。这对于分析复杂的图像形状和组件很有帮助。

findContours(thresh, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);的阈值该怎么使用

`findContours()`函数是用来从二值图像中找到轮廓的。其中，`thresh`参数是二值化后的图像，`contours`是用来存储轮廓点的容器，`hierarchy`是用来存储轮廓之间关系的容器，`RETR_EXTERNAL`表示只检测外轮廓，`CHAIN_APPROX_SIMPLE`表示只保留轮廓的端点，以减少存储空间。

在`findContours()`函数中，还有一个可选的参数`threshold`，用来设置轮廓的阈值。该阈值决定了将哪些像素点视为轮廓点，不同的阈值会导致不同的轮廓结果。阈值的选择取决于应用场景和二值化的效果，一般需要进行实验和调参才能确定合适的阈值。

需要注意的是，`findContours()`函数会改变输入的二值图像，因此在调用函数前需要对该图像进行备份，避免对原始图像造成影响。