``` std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_NONE); ```

// 初始化一个二维动态向量contours，用来存放轮廓信息，每个内部元素也是一个包含cv::Point的向量
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;

// 调用OpenCV的findContours函数对二值化图像binary进行轮廓检测
// 参数：
// - binary：输入的二值化图像
// - contours：输出的结果轮廓列表，即前面初始化的contours变量
// - RETR_LIST：轮廓检索模式，表示返回所有可以追踪到的轮廓点，不关心它们之间的连接关系
// - CHAIN_APPROX_NONE：轮廓近似方法，表示不压缩轮廓上的顶点，保留原始形状

cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_NONE);

这部分代码的作用是对给定的二值化图像（binary）进行轮廓检测，将检测出的所有轮廓信息存储在一个二维向量`contours`中。`cv::RETR_LIST`表示寻找所有的轮廓点，`cv::CHAIN_APPROX_NONE`表示在计算轮廓时保持原点精度，不进行任何简化。这样，每个轮廓都是由一系列的点构成，可用于后续分析如形状识别、物体分割等。

相关问题

cv::findContours输出

cv::findContours函数的输出参数是一个包含所有轮廓的向量（vector），每个轮廓都表示为一个点集。这个输出参数通常是一个名为`contours`的变量，可以是一个向量的向量（`std::vector<std::vector<cv::Point>> contours`）或者一个简单的向量（`std::vector<cv::Point> contours`）。

如果使用向量的向量来存储轮廓，那么每个内部向量表示一个单独的轮廓。每个轮廓由一系列点组成，每个点都表示为`cv::Point`类型。如果使用简单的向量来存储轮廓，那么所有的轮廓点都被连续存储在同一个向量中。

以下是一个示例代码片段，演示如何使用cv::findContours函数并输出轮廓：

cv::Mat image; // 输入图像
cv::Mat binaryImage; // 二值化后的图像
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; // 存储轮廓的向量

// 对输入图像进行二值化处理，将结果保存在binaryImage中
cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

// 查找二值化图像中的轮廓
cv::findContours(binaryImage, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 输出轮廓的数量
std::cout << "Number of contours: " << contours.size() << std::endl;

// 遍历所有轮廓
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    // 输出每个轮廓的点数
    std::cout << "Contour " << i << " size: " << contours[i].size() << std::endl;
}

上述代码首先对输入图像进行二值化处理，然后使用cv::findContours函数查找轮廓，并将结果存储在contours向量中。最后，打印出轮廓的数量和每个轮廓的点数。

cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE) 中，使用一个矩形框框住contours中的所有轮廓

如果您想要使用一个矩形框住contours中的所有轮廓，可以使用`cv::boundingRect`函数来计算所有轮廓的整体边界矩形。以下是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 转换为灰度图像
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化图像
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 计算所有轮廓的整体边界矩形
    cv::Rect boundingRect;
    for (const auto& contour : contours)
    {
        // 扩展整体边界矩形
        boundingRect |= cv::boundingRect(contour);
    }

    // 在原始图像上绘制整体边界矩形
    cv::rectangle(image, boundingRect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

    // 显示结果
    cv::imshow("Bounding Rect", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先找到所有的轮廓，然后遍历每一个轮廓，使用`cv::boundingRect`函数计算每个轮廓的边界矩形，并通过扩展整体边界矩形的方式获得所有轮廓的整体边界矩形。最后，我们在原始图像上绘制整体边界矩形。

同样，请确保将代码中的"image.jpg"替换为您自己的图像路径，并正确安装和配置OpenCV库。