python cv2.findContours()怎么设置才能不检测到图像边缘

在使用 `cv2.findContours()` 函数进行轮廓检测时，可以通过设置参数来控制是否检测到图像边缘。

`cv2.findContours()` 函数的语法如下：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

其中的 `mode` 参数用于指定轮廓检测的模式，而 `method` 参数用于指定轮廓近似的方法。

要想不检测到图像边缘，可以将 `mode` 参数设置为 `cv2.RETR_EXTERNAL`，表示只检测最外层的轮廓。

以下是一个示例代码，演示如何使用 `cv2.findContours()` 函数进行轮廓检测并排除图像边缘：

import cv2
import numpy as np

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

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

# 轮廓检测（仅检测最外层轮廓）
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在新的图像上绘制轮廓
contour_image = np.zeros_like(image)
cv2.drawContours(contour_image, contours, -1, (255, 255, 255), 2)

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

在这个示例中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，我们对图像进行二值化处理，以便于轮廓检测。接下来，我们使用 `cv2.findContours()` 函数进行轮廓检测，将 `mode` 参数设置为 `cv2.RETR_EXTERNAL`，仅检测最外层的轮廓。最后，我们在新的图像上绘制检测到的轮廓，并显示出来。

通过将 `mode` 参数设置为 `cv2.RETR_EXTERNAL`，可以排除图像边缘的轮廓检测。根据需要，你可以尝试不同的模式和方法来获取所需的轮廓结果。