contours, _ = cv2.findContours(roi, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)中改为用于16位numpy.ndarray数据图像的模式

在OpenCV中，当你处理的是16位的NumPy数组作为图像输入而不是传统的BGR或灰度图像时，`findContours` 函数的工作方式基本保持不变。`contours, _ = cv2.findContours(roi, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)` 这一行代码主要用于查找轮廓，其中：

- `cv2.findContours()` 是OpenCV中的函数，用于检测图像中的边缘或轮廓。
- `roi` 是输入的图像，通常是二值化的结果，对于16位数组，你需要先将其转换为二进制表示以便找到轮廓。
- `cv2.RETR_EXTERNAL` 指定只返回外部轮廓，对16位数组同样有效。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 用于简化轮廓表示，这适用于灰度或二值图像，对于16位数组也是一样的。

但是，由于16位数组包含的是数值而非黑白像素，通常需要先进行阈值化（例如通过Otsu's thresholding或其他自适应阈值法），将图像转换成二值形式，再进行轮廓检测。这里是一个示例：

import numpy as np
from skimage import filters
import cv2

# 假设你有16位的numpy数组image
image_16bit = ...

# 对16位图像进行阈值化，这里用Skimage的Otsu方法
binary_image = filters.threshold_otsu(image_16bit, nbins=256) > 0.5 * binary_image.max()

# 将二值图像传递给findContours
contours, _ = cv2.findContours(binary_image.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 接下来可以对轮廓进行后续操作...

请注意，在处理16位数据时，可能还需要根据具体的数值范围来调整阈值计算。同时，`astype(np.uint8)` 是为了确保OpenCV接受到的是正确的数据类型。