contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)直接用这句话有错吗

这句话看起来是用来在 OpenCV 中查找边缘（edges）的轮廓，并使用了两个参数：`cv2.RETR_EXTERNAL` 和 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`。这里没有语法错误，但是需要注意一些上下文：

- `cv2.findContours()` 函数通常用于二值图像中，它会找到所有的轮廓，包括内嵌的轮廓（如果有的话）。`RETR_EXTERNAL` 指的是只获取最外层轮廓，所以如果图像中有多个独立的物体，这将忽略它们之间的连接部分。

- `CHAIN_APPROX_SIMPLE` 参数告诉函数简化轮廓，去除不必要的点，这对于存储轮廓数据是非常有用的，尤其是处理大量数据时。

然而，`_` 在这里是 Python 中一种常见的约定，表示将函数的返回结果赋值给一个未使用的变量。在这个例子中，`contours` 被赋值为轮廓结果，而 `_` 则通常用于忽略或丢弃其他可能的返回值（如 hierarchy）。

完整使用时，可能会像这样检查轮廓是否为空，或者直接操作找到的轮廓：

if contours:
    for contour in contours:
        # 进行后续的轮廓分析或操作
else:
    print("No contours found.")

相关问题

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常是因为 `cv2.findContours()` 函数返回的值的数量与你尝试将其解包的变量数量不匹配造成的。在这种情况下，你尝试将返回的三个值解包到变量 `contours` 和 `_` 中，但是该函数只返回两个值。

你可以尝试修改代码，将 `contours` 和 `_` 结合为一个变量，如下所示：

_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

或者，如果你只需要 `contours` 变量，你可以将 `_` 变量省略，如下所示：

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours()的参数、返回值、用法

`cv2.findContours()` 是 OpenCV 的一个函数，它用于在图像中查找轮廓。该函数需要两个主要参数：输入图像和需要搜索轮廓的层次结构。此外，还可以使用其他参数来调整搜索过程。

函数的参数如下：

1. image：输入的图像，应该是一个二值图像，轮廓在该图像中可见。
2. hierarchy：一个层次结构对象，用于存储找到的轮廓及其之间的关系。如果未提供层次结构，则函数将创建一个新的空对象。
3. mode：搜索模式，可以是 `cv2.RETR_EXTERNAL`（只搜索最外层的轮廓）或 `cv2.RETR_LIST`（搜索所有层次的轮廓）。
4. method：轮廓搜索方法，可以是 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`（每个轮廓由一串简单的链码表示）或 `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`（每个轮廓由原始点云表示）。

返回值是一个轮廓列表，表示在输入图像中查找的所有轮廓。

以下是一个使用 `cv2.findContours()` 的基本示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

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

# 使用Canny边缘检测算法找到边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 创建二值图像，将边缘与背景区分开
_, binary = cv2.threshold(edges, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 在二值图像中查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原始图像上绘制找到的轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('Image with contours', image)
cv2.waitKey(0)

这段代码首先加载一个图像并将其转换为灰度图像。然后，它使用Canny边缘检测算法找到边缘，并将边缘与背景区分开，以创建二值图像。在二值图像中，使用 `cv2.findContours()` 查找轮廓，并在原始图像上绘制这些轮廓。最后，显示包含轮廓的图像。