cv2.findContours()

`cv2.findContours()` 是一个用于查找二值图像中轮廓的函数。它接受三个参数：

- 输入图像：必须是灰度图像，并且是二值图像（黑白图像）。
- 轮廓检索模式：表示轮廓的层次结构，常用的有 `cv2.RETR_EXTERNAL` 只检测外部轮廓，`cv2.RETR_LIST` 只检测轮廓，不建立层次结构等。
- 轮廓逼近方法：表示轮廓的近似方法，常用的有 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示轮廓只保留端点，`cv2.CHAIN_APPROX_NONE` 表示轮廓保留所有点等。

`cv2.findContours()` 函数返回三个值：

- 输出图像：与输入图像大小相同，但是包含轮廓的二值图像。
- 轮廓列表：包含检测到的轮廓的 Python 列表。
- 轮廓层次结构：可选输出，表示轮廓的层次结构。

相关问题

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack怎么解决

这个错误的原因是`cv2.findContours()`函数返回的值的数量与你尝试解包的变量数量不匹配。这是因为OpenCV版本不同，函数返回值的格式有所不同。

在OpenCV 3版本及以下，`cv2.findContours()`函数只返回轮廓列表，不返回层次结构。因此，你可以将函数调用修改为以下形式：

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

这样，只将轮廓列表赋值给`contours`变量，而忽略了层次结构的返回值。

在OpenCV 4版本及以上，`cv2.findContours()`函数返回两个值：轮廓列表和层次结构列表。因此，你可以将函数调用修改为以下形式：

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

这样，只将轮廓列表赋值给`contours`变量，而忽略了层次结构的返回值。

根据你使用的OpenCV版本，选择相应的修改方式来解决这个错误。

python cv2.findContours()参数配置

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它有三个参数：

1. image：输入图像，必须是一个二值图像（黑白图）。

2. mode：轮廓查找模式，有四种模式可选：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，但不建立轮廓层级关系。
- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并建立两层轮廓结构。
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并建立完整的轮廓层级结构。

3. method：轮廓逼近方法，有三种方法可选：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点，适用于绘制轮廓。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储水平、垂直、对角线方向的轮廓点，适用于轮廓面积计算等操作。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 和 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teague-Chinliski算法进行轮廓逼近，适用于高精度轮廓。

一般来说，cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是最常用的参数配置。例如：

contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中threshold_image是一个二值图像，contours是找到的轮廓，hierarchy是轮廓之间的关系。