Cv2.FindContours(image, contours, hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ApproxSimple);参数2参数3必须与out一起传送

在 OpenCvSharp 中，可以使用 `out` 关键字将参数2和参数3与 `Cv2.FindContours` 方法一起传递。以下是修改后的示例代码：

using OpenCvSharp;

// 读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.GrayScale);

// 准备存储轮廓的容器
List<Point[]> contours;
Mat hierarchy;

// 查找轮廓
Cv2.FindContours(image, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

// 绘制轮廓
Mat result = new Mat();
Cv2.DrawContours(result, contours, -1, Scalar.Red, 2);

// 显示结果
Cv2.ImShow("Contours", result);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();

在上述代码中，我们使用 `out` 关键字将 `contours` 和 `hierarchy` 参数与 `Cv2.FindContours` 方法一起传递。这样，`Cv2.FindContours` 方法将会修改这两个参数的值，并将计算得到的轮廓和层级信息存储在其中。你可以根据需要修改图像路径和其他参数。

相关问题

解释一下这段代码 try: image, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) except ValueError: contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码是在使用 OpenCV 库中的 findContours 函数进行轮廓检测，其中 img_edge2 是经过边缘检测后的灰度图像。cv2.RETR_TREE 和 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 是一些参数，前者表示检测轮廓的方式为树形结构，后者表示轮廓的检测精度为简单模式。由于 findContours 函数可能会存在返回值的不同情况，所以使用 try-except 代码块来处理该函数的返回值。如果函数返回值中包含 image，则直接将 image, contours, hierarchy 三个变量赋值为返回值，否则忽略 image 的返回值。

cv2.findContours的cv2.RETR_TREE怎么理解

`cv2.findContours()`是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数之一。其中，`cv2.RETR_TREE`是`cv2.findContours()`函数中的一个参数，表示轮廓的检索模式。它的作用是确定轮廓之间的嵌套关系，即确定哪些轮廓是父轮廓，哪些是子轮廓。`cv2.RETR_TREE`表示检索所有轮廓，并且创建一个完整的轮廓层次结构列表。在这个层次结构中，每个轮廓都有一个父轮廓和零个或多个子轮廓。因此，`cv2.RETR_TREE`可以用于分析轮廓之间的嵌套关系，例如确定哪些轮廓是内部轮廓，哪些是外部轮廓等等。

下面是一个使用`cv2.RETR_TREE`参数的示例代码：

import cv2

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

# 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)

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

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