cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。它的参数包括输入图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。

1. 输入图像：threshold是一个二值图像，通常是通过阈值化操作得到的。只有两个像素值，一般为0和255，表示背景和前景。

2. 轮廓检索模式：cv2.RETR_TREE是一种轮廓检索模式，它会返回所有的轮廓，并且创建一个完整的轮廓层级结构。这意味着每个轮廓都有一个父轮廓和子轮廓。

3. 轮廓近似方法：cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是一种轮廓近似方法，它会压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，只保留端点。这样可以节省内存空间并加快计算速度。

函数的返回值包括轮廓列表和层级信息。轮廓列表是一个包含所有轮廓的数组，每个轮廓都是一个点集。层级信息是一个包含每个轮廓的父子关系的数组。

相关问题

请使用cv2.findContours函数写一个识别黑色矩形的python程序

好的，这里是一个使用cv2.findContours函数识别黑色矩形的Python程序：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

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

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓周长
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    # 近似轮廓
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * perimeter, True)
    # 如果轮廓是矩形
    if len(approx) == 4:
        # 确保矩形是黑色的
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        roi = image[y:y+h, x:x+w]
        hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        lower_black = np.array([0, 0, 0])
        upper_black = np.array([180, 255, 30])
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)
        if cv2.countNonZero(mask) == 0:
            # 在图像上绘制矩形
            cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个程序中，我们首先读取了一张图像，并将其转化为灰度图像。然后使用cv2.threshold函数将其二值化，并使用cv2.findContours函数查找轮廓。接下来，我们遍历每个轮廓，并使用cv2.approxPolyDP函数将其近似为一个多边形。如果近似后的多边形有4个顶点，则我们认为它是一个矩形。然后，我们检查矩形是否是黑色的，如果是，则在图像上绘制矩形。最后，我们显示结果图像。

cv2.findContours

cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二进制图像中查找轮廓。它返回一个轮廓列表以及每个轮廓的层次结构。该函数采用以下参数：

- image：输入图像（必须为二进制图像，即黑白图像）。
- mode：轮廓检索模式，可以是cv2.RETR_EXTERNAL（只检测最外层轮廓）、cv2.RETR_LIST（检测所有轮廓，不建立轮廓间的等级关系）、cv2.RETR_TREE（检测所有轮廓，建立轮廓间的等级关系）。
- method：轮廓逼近方法，可以是cv2.CHAIN_APPROX_NONE（存储所有的轮廓点）、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE（仅存储轮廓的端点）。
- contours：输出参数，表示检测到的轮廓。
- hierarchy：输出参数，表示轮廓的层次结构。

例如，以下代码展示了如何使用cv2.findContours函数：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)

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

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()