举个cv2.findcontours返回值的例子

当使用cv2.findContours()函数时，它将返回三个值：轮廓、层次结构和轮廓的近似方法。以下是一个示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')

# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 显示轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，cv2.findContours()函数返回了轮廓和层次结构。轮廓是一个列表，其中每个元素都是一个数组，表示一条轮廓线。层次结构是一个numpy数组，表示每个轮廓的父子关系。

相关问题

cv2.findContours返回值介绍

cv2.findContours()函数是OpenCV中用于查找图像中物体轮廓的函数。它的返回值包括三个部分：轮廓、层级信息和轮廓的近似表示。其中，轮廓是一个包含所有轮廓点的列表，每个轮廓点都是一个(x,y)坐标。层级信息是一个包含每个轮廓的父子关系的列表，它可以用于分析轮廓之间的关系。轮廓的近似表示是一个包含每个轮廓的近似表示的列表，它可以用于减少轮廓点的数量，从而提高处理速度。如果在调用cv2.findContours()函数时出现了"too many values to unpack (expected 2)错误"，可以尝试将函数的返回值改为三个变量，即binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。

cv2.findcontours返回值

### 回答1：
cv2.findContours() 返回值是一个三元组（contours, hierarchy），其中 contours 是一个 Python 列表，包含了图像中所有的轮廓；hierarchy 是另一个 Python 列表，包含了轮廓之间的结构关系。

### 回答2：
cv2.findContours函数是OpenCV中用于图像轮廓检测的函数。它的返回值包括两个部分。

1. 轮廓(contours)：cv2.findContours函数会在输入图像中寻找所有的轮廓。轮廓是一系列的连续点的集合，表示了图像中的对象的形状。返回的轮廓是一个存储轮廓点坐标的列表。每个轮廓点坐标用一个Numpy数组表示。形状为(N, 1, 2)，其中N表示轮廓上的点的数量。例如，如果有一个闭合的矩形，返回的轮廓就包含4个点的坐标。

2. 层级关系(hierarchy)：除了返回轮廓的坐标，cv2.findContours函数还返回一个层级关系列表。这个列表描述了图像中不同轮廓之间的层级关系。每个轮廓的层级关系被表示为一个4元素的列表，包括当前轮廓的下一个轮廓、前一个轮廓、第一个子轮廓和父轮廓的索引。层级关系的具体作用是可以用来确定轮廓的内部和外部关系，以及轮廓之间的嵌套关系等。

总结起来，cv2.findContours函数的返回值包括轮廓和层级关系，它们结合在一起用来进行图像分析和处理。我们可以利用返回的轮廓进行一些形状识别、边界框绘制等操作，而层级关系则可以用来处理轮廓的嵌套问题。

### 回答3：
cv2.findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。它通常结合cv2.threshold来使用，用于在二值图像中查找轮廓。

该函数的返回值包括三个参数：

1. contours：返回的轮廓列表。它是一个numpy数组，每个元素都表示一个轮廓。每个轮廓都是一个包含(x, y)坐标的点的数组。

2. hierarchy：返回的轮廓的层次结构信息。它是一个numpy数组，每个元素都包含四个值：下一个轮廓、上一个轮廓、第一个子轮廓和父轮廓。这些信息可以用于分析轮廓之间的关系。

3. image：输入的二值图像。这个参数通常不用，因为在函数内部会对图像进行修改。

简而言之，cv2.findContours返回一个轮廓列表和一些与轮廓相关的层次结构信息。通过分析这些信息，可以实现对图像中的目标物体进行分析、检测和识别。