cv2.findContours参数怎么设置

cv2.findContours函数的参数如下：

1. image：输入图像，通常为二值化后的图像（黑白），即只有黑色和白色两种颜色。可以使用cv2.threshold等函数进行二值化处理。

2. mode：轮廓检索模式，有四种模式可选：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测最外层的轮廓，忽略内部的轮廓。

- cv2.RETR_LIST：检测所有的轮廓，但不建立轮廓间的等级关系。

- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，建立两级轮廓结构，即外层轮廓和内层轮廓。

- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，建立完整的轮廓层次结构。

3. method：轮廓逼近方法，有三种方法可选：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点，相邻的两个点之间没有任何限制条件。

- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储轮廓的端点，相邻的两个点之间的距离必须大于等于1个像素。

- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 和 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。

4. contours：轮廓，是一个由点集组成的列表。

5. hierarchy：轮廓的层次结构，是一个含有四个元素的列表[hierarchy[Next], hierarchy[Previous], hierarchy[First_Child], hierarchy[Parent]]。其中hierarchy[Next]表示下一个轮廓的索引，hierarchy[Previous]表示上一个轮廓的索引，hierarchy[First_Child]表示第一个子轮廓的索引，hierarchy[Parent]表示父轮廓的索引。

示例代码：

import cv2

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

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