findcontours()参数说明

`findContours()` 是 OpenCV 中用于在二值图像中查找轮廓的函数。其参数说明如下：

1. `image`：输入的二值图像，要求为 8 位单通道图像。
2. `mode`：轮廓检索模式，有以下两种可选模式：
- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓，并重构轮廓间的嵌套关系。
3. `method`：轮廓逼近方法，有以下三种可选方法：
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储拐点处的轮廓点，例如一个矩形轮廓的四个顶点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1` 或 `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用 Teh-Chin 链逼近算法。
4. `contours`：检测到的轮廓，每个轮廓以点的列表形式存储。
5. `hierarchy`：可选输出参数，包含图像中轮廓之间的关系信息。

相关问题

findcontours

findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。该函数会生成一组点集来表示对象的轮廓，可以用于计算对象的面积、周长、质心等特征。使用该函数需要先将原始图像转化为二值图像，例如通过阈值分割或边缘检测等方法。函数原型如下：

void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())

参数说明：
- image：输入的二值图像。
- contours：输出的轮廓点集，以向量形式存储。
- hierarchy：可选的输出向量，包含轮廓的层级信息。
- mode：轮廓检索模式。可选值为RETR_EXTERNAL（仅检索最外层轮廓）、RETR_LIST（检索所有轮廓，不考虑层级关系）等。
- method：轮廓近似方法。可选值为CHAIN_APPROX_NONE（保存所有轮廓点）、CHAIN_APPROX_SIMPLE（仅保存轮廓端点）等。
- offset：轮廓点集的偏移量。

使用示例：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

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

该示例中，我们读入一张图片并将其转化为灰度图像，然后使用OTSU自适应阈值算法对其进行二值化处理。最后，使用findContours函数查找轮廓并保存到contours变量中。

cv2.findContours函数的使用说明

`cv2.findContours()` 是 OpenCV 中一个非常常用的函数，用于在二值图像中查找轮廓。其函数原型如下：

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

其中，参数含义如下：

- `image`：二值化图像，即黑白图像，且背景为黑色，前景为白色。
- `mode`：轮廓检索模式，有四种模式可选，分别为 `cv2.RETR_EXTERNAL`、`cv2.RETR_LIST`、`cv2.RETR_CCOMP`、`cv2.RETR_TREE`。
- `method`：轮廓逼近方法，有三种方法可选，分别为 `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`、`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`、`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1` 和 `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`。
- `contours`：轮廓列表，存储所有的轮廓信息。
- `hierarchy`：轮廓的层级信息，描述轮廓之间的关系。
- `offset`：可选参数，指定轮廓点的偏移量。

函数返回值为轮廓列表和轮廓层级信息。其中，轮廓列表中的每个轮廓都是一个 Numpy 数组，存储了该轮廓上所有点的坐标。轮廓层级信息描述了轮廓之间的关系，比如是否有父子关系等。

在使用 `cv2.findContours()` 函数时，需要注意以下几点：

1. 传入的图像必须是二值图像，即黑白图像，且背景为黑色，前景为白色。
2. 轮廓检索模式和轮廓逼近方法需要根据实际情况选择，以保证能够正确地检测出所有轮廓，并且轮廓信息的准确性和精度都能够满足要求。
3. 如果需要在原图像上绘制轮廓，可以使用 `cv2.drawContours()` 函数实现。