findcontours fillContours()

findContours是OpenCV中的一个函数，用于从二值图像中查找轮廓。它可以返回一个包含所有轮廓点集的数组，以及可选的拓扑信息。而fillContours()函数则可以在二值图像中查找图像轮廓，并将轮廓内部填充为指定的颜色。这个函数通常与drawContours()函数一起使用，用于轮廓的绘制。除此之外，还可以通过threshold()、adaptivethreshold()、compare()、soble()等方法得到二值图像，作为fillContours的原始检测图像。

相关问题

findContours

findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。它可以帮助我们找到图像中的边界，并将其存储为一组点的集合。findContours函数的语法如下：

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，并将其组织为两层的层次结构
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并将其组织为树状结构

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。

FindContours

引用: findContours方法用于检测图像中的轮廓。它的参数包括输入图像（通常为二值图像），轮廓检测模式，轮廓近似方法，可选的contours和hierarchy输出参数，以及可选的偏移量offset。轮廓检测模式决定了要检测的轮廓类型，如只检测最外层轮廓或检测所有轮廓。轮廓近似方法决定了轮廓的表示精度。

如果要求只检测最外层轮廓，可以将轮廓检测模式参数设置为cv2.RETR_EXTERNAL。这样，findContours方法将只返回最外层的轮廓。

关于contours里的数据结构，它是一个包含所有检测到的轮廓的列表。每个轮廓都是一个包含点坐标的numpy数组。

引用: OpenCV中的findContours函数确实非常方便，通过简单的几个步骤就可以检测出图像中的物体轮廓。这个函数可以帮助我们在图像处理和计算机视觉应用中实现轮廓检测的功能。

引用: 轮廓检测函数cv2.findContours()的具体用法是cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])。其中，image是要进行轮廓检测的输入图像，mode是轮廓检测模式，method是轮廓近似方法，contours是输出的轮廓列表，hierarchy是可选的轮廓层级信息，offset是可选的偏移量。

总结来说，findContours方法是OpenCV中用于检测图像轮廓的函数。通过设置不同的参数，可以实现不同的轮廓检测效果，包括只检测最外层轮廓。contours列表包含了检测到的轮廓的数据结构，每个轮廓是一个包含点坐标的numpy数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [OpenCV中的findContours函数参数详解](https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/76400725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [cv2.findContours()轮廓检测](https://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/122619717)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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