opencv轮廓识别找内层轮廓

要找到内层轮廓，可以使用OpenCV中的轮廓嵌套（contour hierarchy）来实现。轮廓嵌套是指每个轮廓都可以有父轮廓、子轮廓和同级轮廓。在OpenCV中，可以使用函数`findContours()`来查找轮廓，然后使用函数`drawContours()`将轮廓绘制出来。要找到内层轮廓，可以根据轮廓的层次结构来过滤轮廓，只保留内层的轮廓。可以通过调用函数`cv2.findContours()`的第三个参数来获取轮廓层次结构。

具体的步骤如下：

1. 使用`cv2.findContours()`函数查找所有轮廓，并获取轮廓层次结构。
2. 遍历所有轮廓，找到所有没有父轮廓（即层次结构中父轮廓索引为-1）的轮廓，这些轮廓就是最外层的轮廓。
3. 遍历最外层的轮廓，找到所有包含子轮廓的轮廓，这些轮廓就是内层的轮廓。

下面是代码示例：

import cv2

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓并获取轮廓层次结构
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓，找到最外层的轮廓
outer_contours = []
for i in range(len(contours)):
    if hierarchy[0][i][3] == -1:
        outer_contours.append(contours[i])

# 遍历最外层的轮廓，找到内层的轮廓
inner_contours = []
for i in range(len(outer_contours)):
    for j in range(len(contours)):
        if hierarchy[0][j][3] == i:
            inner_contours.append(contours[j])

# 绘制所有轮廓
cv2.drawContours(img, outer_contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.drawContours(img, inner_contours, -1, (0, 255, 0), 2)

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

运行上述代码，就可以找到图像中的内层轮廓，并将其用绿色线条绘制出来。