cv2.findcontours 的返回值该如何调用

`cv2.findContours()`函数是OpenCV中用于找到图像中轮廓的函数，它的返回值有三个，分别是：

1. contours：轮廓本身，一个Python列表，其中每个元素都是一个轮廓，每个轮廓都是一个由(x,y)坐标构成的Numpy数组。
2. hierarchy：轮廓的层次结构，一个包含图像中每个轮廓关系信息的Numpy数组。
3. ret：轮廓的近似方法，表示轮廓近似的方法。

如果要调用`cv2.findContours()`函数的返回值，可以使用Python代码中的以下语句：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

其中，`image`是输入的二值图像，`mode`是轮廓检索模式，`method`是轮廓近似方法。调用后，`contours`和`hierarchy`就分别存储了找到的轮廓和轮廓的层次结构信息。

相关问题

cv2.findContours报错

`cv2.findContours()` 函数通常在图像处理中用于查找和提取图像的轮廓。如果该函数报错，可能是以下原因之一：

1. 输入的图像不是灰度图像或二值图像。因此，需要确保输入图像是单通道的灰度图像或二值图像。

2. 输入的二值图像没有经过阈值化处理。因此，需要确保输入的二值图像已经通过阈值化处理，将像素值转换为0或255。

3. OpenCV版本问题。在旧版本的OpenCV中， `cv2.findContours()` 函数的返回值是一个元组 `(contours, hierarchy)` ，而在新版本的OpenCV中，返回值是一个列表 `contours` 。因此，需要根据OpenCV版本的不同来处理返回值。

4. 在调用 `cv2.findContours()` 函数之前，需要确保输入图像已经被正确的加载和读取。

可以根据具体的错误信息和代码进行排查和解决。

cv2.findContours的用法

cv2.findContours是OpenCV库中用于查找图像中轮廓的函数。它可以从二值化图像或灰度图像中找到图像中的所有轮廓。

该函数的语法如下：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

其中，image是输入的二值化图像或灰度图像，mode是轮廓检测模式，method是轮廓逼近方法。函数的返回值包括contours和hierarchy，其中contours是找到的轮廓列表，hierarchy是轮廓的层级信息。

具体使用方法如下：

1. 首先，将图像转换为二值化图像或灰度图像。
2. 调用cv2.findContours函数，传入图像、轮廓检测模式和轮廓逼近方法。
3. 获取返回的轮廓列表contours和层级信息hierarchy。

例如，假设我们有一个二值化图像image，我们可以使用findContours函数找到图像中的轮廓：

import cv2

# 假设image是一个二值化图像
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 打印结果
print("找到的轮廓数量：{}".format(len(contours)))

上述代码中，我们假设image是一个二值化图像，首先使用cv2.threshold函数将图像进行二值化处理。然后，调用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓。最后，我们打印出找到的轮廓数量。

请注意，返回的轮廓列表contours中的每个轮廓都是一个包含一系列点的numpy数组。可以使用相关的函数和方法来处理和绘制这些轮廓。