cv::findContours(canny_result, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point(0, 0));

这行代码是使用 OpenCV 库中的函数 cv::findContours() 来查找二值化图像中的轮廓(contours)。其中 canny_result 是输入的二值化图像，contours 是存储输出轮廓的向量(vector)，hierarchy 是输出轮廓的层次结构，RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓，CHAIN_APPROX_NONE表示不进行轮廓近似，最后一个参数是轮廓偏移量。这个函数的作用是将输入的二值化图像中的所有轮廓找出来，并将它们存储在 contours 向量中。

相关问题

opencv python 图像处理 使用高斯滤波+cv2.adaptiveThreshold+canny算法 进行轮廓提取得到contours 在contours提取出面积不小于一定阈值threshold_area且两边接近平行于x轴、两边接近平行于y轴的矩形轮廓contour_rec 同时进行霍夫变化cv2.HoughLinesP得到直线lines 遍历lines 得到x1, y1, x2, y2 ，然后计算直线的斜率：slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001)) # 防止分母为0 通过直线的斜率筛选出相对水平与相对垂直的线：if slope > 5.5 or slope<0.17: # 如果斜率大于5.5，则认为是垂直线段 用筛选出相对水平与相对垂直的线去与对比矩形轮廓 若直线大部分与轮廓贴合 则画出该轮廓 能帮我用代码示例嘛

当然可以，以下是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 自适应阈值化
th = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(th, 30, 150)

# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    
    # 过滤面积小于阈值的轮廓
    if area < threshold_area:
        continue
    
    # 计算轮廓外接矩形
    rect = cv2.minAreaRect(contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    
    # 计算外接矩形的长宽
    width = rect[1][0]
    height = rect[1][1]
    
    # 过滤长宽比例不合适的矩形
    if width / height > 5 or height / width > 5:
        continue
    
    # 霍夫变换检测直线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
    
    # 遍历直线
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        
        # 计算直线斜率
        slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001))
        
        # 过滤斜率不合适的直线
        if slope > 5.5 or slope < 0.17:
            continue
        
        # 判断直线是否与矩形贴合
        if abs(y2 - y1) > abs(x2 - x1):
            # 直线接近水平，判断是否与矩形上下两条边贴合
            if abs(y1 - box[0][1]) < 10 or abs(y1 - box[1][1]) < 10:
                # 绘制矩形
                cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
                break
        else:
            # 直线接近垂直，判断是否与矩形左右两条边贴合
            if abs(x1 - box[0][0]) < 10 or abs(x1 - box[1][0]) < 10:
                # 绘制矩形
                cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
                break

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中需要自己定义阈值`threshold_area`，表示过滤掉面积小于该值的轮廓。

myutils.sort_contours 一直报错

如果你使用myutils.sort_contours()函数出现了错误，可能是因为该函数没有正确导入或者函数参数有误。这个函数是自定义的，可能需要在代码中进行定义，所以你需要确保已正确导入该函数，并且正确传递了轮廓列表和排序标准参数。

以下是一个可能的实现示例，其中函数参数包括轮廓列表(contours)和排序标准(sorting_criteria)：

import cv2

def sort_contours(contours, sorting_criteria):
    reverse = False
    i = 0
    if sorting_criteria == "left-to-right":
        i = 1
    elif sorting_criteria == "top-to-bottom":
        i = 0
        reverse = True
    bounding_boxes = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]
    (contours, bounding_boxes) = zip(*sorted(zip(contours, bounding_boxes),
                                key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
    return contours, bounding_boxes

在使用该函数时，你需要传递轮廓列表和排序标准。例如，以下是一个使用“从左到右”标准对轮廓进行排序的示例：

import cv2
import myutils

image = cv2.imread("example.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edged = cv2.Canny(gray, 50, 100)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

contours, bounding_boxes = myutils.sort_contours(contours, "left-to-right")

for c in contours:
    cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Sorted Contours", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保在代码中正确导入myutils模块，并将myutils.sort_contours()函数定义在该模块中。如果你仍然遇到问题，请提供更多的错误信息和代码细节，以便更好地解决问题。