cv.threshold的返回值

cv.threshold函数的返回值是一个元组，包含两个值：第一个是阈值，第二个是二值化后的图片。具体来说，如果使用了 cv.THRESH_BINARY 或 cv.THRESH_BINARY_INV 参数，则返回的图片是一个二值化图片，像素值只有0或255；如果使用了其他参数，则返回的图片是一个灰度图像，像素值在0到阈值之间的设为0，大于阈值的设为阈值。

相关问题

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。

cv2.threshold()返回值的涵义

cv2.threshold() 是 OpenCV 中的一个图像处理函数，用于将图像进行二值化处理。它的返回值包括两个部分：第一个是阈值，第二个是处理后的图像。具体来说，函数会将原始图像中所有像素的灰度值与设定的阈值进行比较，如果像素的灰度值大于阈值，则将其设为白色（255），否则设为黑色（0）。函数返回的阈值可以用于后续的处理，例如基于阈值的图像分割等。