_,contours,_=cv2.findContours

函数`cv2.findContours()`用于在二进制图像中找到轮廓。该函数接受输入图像和一些可选参数，并返回包含所有轮廓信息的列表。其中的下划线 `_` 是一个占位符，用于忽略不需要的返回值。

你可以通过以下代码使用该函数：

image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 读取灰度图像
_, contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，`image`是输入图像，`cv2.RETR_EXTERNAL`是轮廓检测模式，用于获取外部轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`是轮廓近似方法，用于压缩轮廓表示。

注意：以上是基于 OpenCV 的 Python 接口进行操作，具体使用方式可能因版本而异，建议查阅相应的文档以获取准确的使用方法。

相关问题

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack怎么解决

这个错误的原因是`cv2.findContours()`函数返回的值的数量与你尝试解包的变量数量不匹配。这是因为OpenCV版本不同，函数返回值的格式有所不同。

在OpenCV 3版本及以下，`cv2.findContours()`函数只返回轮廓列表，不返回层次结构。因此，你可以将函数调用修改为以下形式：

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

这样，只将轮廓列表赋值给`contours`变量，而忽略了层次结构的返回值。

在OpenCV 4版本及以上，`cv2.findContours()`函数返回两个值：轮廓列表和层次结构列表。因此，你可以将函数调用修改为以下形式：

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

这样，只将轮廓列表赋值给`contours`变量，而忽略了层次结构的返回值。

根据你使用的OpenCV版本，选择相应的修改方式来解决这个错误。

修改为contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]，程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

这个错误通常出现在使用解包（unpacking）语法时，期望得到的变量数量与实际值数量不符导致的。在这个代码中，可能是在调用 cv2.findContours 函数时出现了这个错误。

如果你的代码运行出现 "ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)" 的错误，说明 `cv2.findContours` 函数返回的值不是一个包含三个元素的元组，而是只有两个元素。这很可能是因为你使用的 OpenCV 版本不同，或者你的输入图像不符合要求，没有被正确处理。

你可以尝试修改代码，使用以下方式来接收函数返回的值：

contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]

这种写法可以确保只获取到前两个元素，而忽略掉可能存在的第三个元素，即使 `cv2.findContours` 函数返回的元素数量发生了变化，也可以正确获取到需要的值。

如果你的代码仍然出现相同的错误，你可以尝试检查输入图像是否符合要求，或者尝试使用不同的 OpenCV 版本。如果仍然无法解决问题，可能需要进一步调试和排查。