cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

`cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数。这个函数接受三个参数：二值化图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。

1. 二值化图像：`thresh`是一个二值化图像，其中只有两个像素值，通常是0和255，表示黑色和白色。

2. 轮廓检索模式：`cv2.RETR_TREE`是一种轮廓检索模式，它会检测所有的轮廓，并且创建一个完整的轮廓层级结构。

3. 轮廓近似方法：`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`是一种轮廓近似方法，它会压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，只保留轮廓的端点。

下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找图像轮廓的示例代码：

import cv2

# 读取图像并进行二值化处理
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找图像轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

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

这段代码首先读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后使用阈值化方法将图像二值化。接下来，使用`cv2.findContours()`函数查找图像的轮廓，并返回轮廓列表和层级结构。最后，使用`cv2.drawContours()`函数将轮廓绘制在原始图像上，并显示结果。