opencv轮廓检测的返回值

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）中的轮廓检测函数`cv2.findContours()`会返回一个轮廓列表（通常是元组），这个列表包含了一级或二级轮廓信息。返回值的具体结构取决于你传递给函数的参数和设置。

1. 如果使用`cv2.RETR_EXTERNAL`选项，并且`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`选项（默认），则函数返回一个轮廓列表（contours），每个轮廓是一个边界框数组（numpy数组），包含了轮廓的顶点坐标。

2. 如果设置了`cv2.RETR_LIST`，那么返回的是一个由轮廓组成的树形结构，每个元素都是一个轮廓列表，代表了轮廓之间的连接关系。

3. 对于`cv2.RETR_TREE`，它返回一个多级轮廓树，每个轮廓都是一棵树，其根节点是原图像的轮廓，其他节点是包围该轮廓的小轮廓。

4. 当`cv2.RETR_CCOMP`或`cv2.RETR_FLOODFILL`用于二分图时，返回值更复杂，包括两部分：外部轮廓列表和内部孔洞的轮廓列表。

无论哪种情况，第一个元素通常都是一个整数标志，表示是否找到了轮廓，如果不是0，说明有轮廓被找到。

相关问题

opencv 轮廓返回值

在OpenCV库中，轮廓（Contours）是处理图像二进制表示时的重要概念。当你对图像应用边缘检测算法（如Canny算子或阈值分割）后，轮廓函数`cv.findContours()`会查找并返回图像中的边界线或闭合区域。这个函数通常返回三个值：

1. **contours**: 主要的结果，是一个存储了所有轮廓的Mat矩阵，每个轮廓由一系列顶点（x,y坐标对）构成，按照轮廓的外部边界顺序排列。

2. **hierarchy**: 这个可选值包含了轮廓之间的层次信息，包括它们的关系，比如是否属于同一个物体的不同部分或者彼此相邻。它是一个嵌套的数组结构，包含四个级别的链接关系。

3. **ret**: 返回值，通常设置为0，表示操作成功；如果不是0，则可能有错误发生，需要检查具体错误码。

你可以遍历`contours`矩阵来获取每个轮廓的数据，并通过`hierarchy`来了解不同轮廓之间的层次关系。这对于形状分析、物体识别等计算机视觉任务非常有用。

在opencv轮廓检测中,()返回包含轮廓所有点及面积的最小旋转矩形

在OpenCV轮廓检测中，cv2.minAreaRect()是一个函数，它返回一个最小的矩形，可以包含轮廓中的所有点。该矩形在旋转中的角度最小，因此称为最小旋转矩形。此矩形可以通过点集计算出，其中包括轮廓的所有点。它可以在图像分割和形状分析中使用，以确定所处理的对象的角度和尺度，并在进行后续处理之前对其进行归一化。此函数还返回矩形的中心点坐标和矩形的尺寸，这些信息可以用于进一步处理和分析。通过最小旋转矩形，可以提高算法的鲁棒性，并改进特征提取和形状匹配的准确性。在使用此函数时，应注意一些参数，例如轮廓点集，标志变量等。此外，该函数的返回值是一个Box2D对象，需要进行适当的类型转换。