用中文分析以下代码 cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

这段代码使用了OpenCV库中的findContours函数，其作用是在二值图像中查找轮廓。函数的参数包括三个：mask表示输入的二值图像，RETR_EXTERNAL表示只查找最外层轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示轮廓的存储方式为仅存储轮廓的端点。函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，而cnts则表示列表中的第二个元素，即所有轮廓的坐标点数组。这段代码的作用是获取二值图像mask中所有外层轮廓的坐标点数组。

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cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]什么意思

这行代码是使用OpenCV库中的cv2.contourArea函数对一个轮廓列表进行排序。轮廓是图像中的连续曲线，可以用于检测和识别图像中的形状和物体。

首先，cv2.contourArea函数计算每个轮廓的面积。然后，sorted函数对轮廓列表进行排序，通过指定key参数为cv2.contourArea函数，表示按照轮廓的面积进行排序。reverse=True表示降序排序，即面积最大的轮廓排在前面。

最后，[:5]表示取排序后的前5个轮廓，即面积最大的5个轮廓。这行代码的作用是获取面积最大的5个轮廓，可能用于后续的图像处理或分析任务。

cnts, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这是一段使用OpenCV库中的findContours函数进行轮廓检测的代码。其中，close是一个二值化图像，cv2.RETR_TREE表示检测所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，将轮廓转化为简单的线段。findContours函数会返回两个值，第一个是轮廓信息（包括每个轮廓的点集），第二个是轮廓的层级信息。

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