opencv findContours()轮廓的层次关系

在OpenCV的findContours()函数中，轮廓的层次关系可以通过第三个输出参数来获得。该参数是一个向量，其中每个元素都是一个四元组，表示每个轮廓的层次结构。四元组中的元素依次为：

1. 下一条轮廓的索引。如果没有下一条轮廓，则为-1。
2. 上一条轮廓的索引。如果没有上一条轮廓，则为-1。
3. 子轮廓的索引。如果没有子轮廓，则为-1。
4. 父轮廓的索引。如果没有父轮廓，则为-1。

层次结构的解释如下：

1. 下一条轮廓：具有相同级别的下一条轮廓，例如所有外轮廓之间具有相同的下一条轮廓。
2. 上一条轮廓：具有相同级别的上一条轮廓，例如所有外轮廓之间具有相同的上一条轮廓。
3. 子轮廓：具有相同级别，但内部完全包含在它们之内的轮廓。
4. 父轮廓：具有相同级别，但完全包含它们的轮廓。

可以使用这些信息来分析轮廓结构并选择特定的轮廓进行进一步处理。

相关问题

opencv findcontours如何找到内轮廓

要找到内轮廓，可以使用cv2.RETR_CCOMP参数来检索轮廓，并将所有子轮廓存储在两个层次结构中，在第二层中找到内部轮廓。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

# 绘制内部轮廓
for i in range(len(contours)):
    # 如果轮廓没有子轮廓，说明是最外层轮廓
    if hierarchy[0][i][2] == -1:
        continue
    # 绘制子轮廓
    else:
        cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在该代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，并对其进行二值化处理。然后使用cv2.RETR_CCOMP参数查找轮廓，并将所有子轮廓存储在两个层次结构中。接下来，我们绘制所有轮廓并在第二层中找到子轮廓，并将其绘制为绿色。最后，我们显示结果图像。

OpenCV findContours

OpenCV的findContours函数是一个用于在图像中查找轮廓的函数。它可以帮助我们找到图像中的连续区域，并将其表示为一系列的点或者线段。

findContours函数的基本语法如下：

cv2.findContours(image, mode, method)

其中，image是输入的二值图像，mode是轮廓检索模式，method是轮廓近似方法。

轮廓检索模式（mode）有以下几种常用选项：
- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外部轮廓
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，不建立等级关系
- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，建立两个等级的关系
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，建立一个等级树结构

轮廓近似方法（method）有以下几种常用选项：
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，只保留端点

findContours函数会返回两个值，第一个是轮廓的列表，每个轮廓都是一个点的集合；第二个是层次结构，用于描述轮廓之间的关系。