im2,contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#确定前景对象的轮廓

`cv2.findContours()` 函数是用于检测图像中的轮廓的函数。在本例中，`thresh` 是一个二值化图像，用于确定前景对象的轮廓。`cv2.RETR_TREE` 参数表示以树形结构检测轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 参数表示使用简单的压缩方法来保存轮廓信息，只保留轮廓的端点信息。

函数返回三个值：`im2` 表示二值化后的图像，`contours` 表示轮廓的列表，`hierarchy` 是可选的轮廓层次结构，如果使用 `cv2.RETR_TREE` 模式，则会返回轮廓之间的父子关系。

相关问题

contours, hierarchy = cv2.findContours

`cv2.findContours()`是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

其中，参数`image`是输入图像，必须是8位单通道图像。参数`mode`表示轮廓检索模式，有以下几种取值：

- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`：检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`：检测所有轮廓并将其组织为两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次。

参数`method`表示轮廓逼近方法，有以下几种取值：

- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储水平、垂直和对角线方向的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。

函数返回值`contours`是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。`hierarchy`是可选的输出向量，其中包含有关图像拓扑的信息。

下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓的例子：

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
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_NONE)

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

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

import cv2 import numpy as np def drawshape(src,points): i = 0 while i<len(points): if(i==len(points)-1): x, y = points[i][0] x1, y1 = points[0][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255 ), 3) else: x, y = points[i][0] x1, y1 = points[i + 1][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255), 3) i = i + 1 img=cv2.imread("C:/Users/CHL/Pictures/Screenshots/hand.png") print(img.shape) #装变为单通道 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret,binary=cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY) #轮廓查找 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),0) #多边形逼近,参数分别为轮廓、精度、是否闭合 e=20 approx=cv2.approxPolyDP(contours[0],e,True) drawshape(img,approx) print(approx) #凸包，参数分别为轮廓，绘制方向 #cv2.convexHull(approx) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0)

这段代码是使用OpenCV库绘制手的轮廓并进行多边形逼近和凸包操作。首先，通过使用cv2.imread函数读取手的图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，使用二值化操作将图像转换为黑白图像。然后，使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours函数绘制轮廓。接着，使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行多边形逼近，参数e表示逼近的精度，True表示封闭多边形。最后，使用cv2.imshow函数显示绘制了轮廓和逼近多边形的图像。