opencv轮廓检测算法

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛用于计算机视觉任务的库，其中轮廓检测算法是一项关键功能，它用于从图像中提取出物体的边界信息。轮廓通常是二进制图像中的边缘或像素连接部分。OpenCV中的轮廓检测通常通过以下几个步骤实现：

1. **阈值处理**：将彩色或灰度图像转换为二进制图像，以便更容易地识别形状。

2. **边缘检测**：可以使用Canny算子等方法寻找图像中的边缘。

3. **边缘连接**：将相邻的边缘连接起来形成连续的轮廓。

4. **轮廓查找和提取**：`findContours()`函数从二进制图像中找出所有的轮廓，并存储在轮廓数组中。每个轮廓代表一个独立的对象。

5. **轮廓分析**：可以获取轮廓的基本属性，如面积、周长、轮廓约简等，以及对轮廓进行形态学操作，如膨胀、腐蚀等。

OpenCV提供的轮廓表示为`std::vector<std::vector<cv::Point>>`，其中内部的点集合表示轮廓的实际形状。