如何判断提取的轮廓中是否存在封闭的轮廓，若果该轮廓是封闭的请再次判断该轮廓是否是矩形 假设代码中findContours的输入是Canny算子的输出 不能通过判断轮廓的周长与面积是否相等 去判断该轮廓是否为封闭的

要判断一个轮廓是否是封闭的，可以使用cv2.isContourConvex()函数。该函数可以判断一个轮廓是否是凸包，如果是凸包，则说明该轮廓是封闭的。如果不是凸包，则说明该轮廓不是封闭的。

判断一个轮廓是否是矩形可以使用cv2.approxPolyDP()函数来近似计算轮廓的形状。该函数可以将轮廓近似为一个多边形，然后根据多边形的边数来判断轮廓的形状。如果多边形的边数为4，则说明该轮廓是矩形。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

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

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

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

# 遍历轮廓
for i in range(len(contours)):
    # 判断轮廓是否是封闭的
    if cv2.isContourConvex(contours[i]):
        # 判断轮廓是否是矩形
        epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(contours[i], True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], epsilon, True)
        if len(approx) == 4:
            print('轮廓%d是一个封闭的矩形' % i)
        else:
            print('轮廓%d是封闭的但不是矩形' % i)
    else:
        print('轮廓%d不是封闭的' % i)

注意：在使用cv2.findContours()函数时，如果使用的是OpenCV4或以上版本，则返回值只有两个，即contours和hierarchy。如果使用的是OpenCV3或以下版本，则返回值有三个，即image，contours和hierarchy。