findcontours c++ ccomp和list速度差距

这个问题涉及编程，我可以回答。findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二值图像中寻找轮廓。ccomp是一个参数，表示轮廓的类型，而list则是一个返回值，表示轮廓的列表。在使用findContours函数时，ccomp的取值不同，会影响函数的速度。而使用list时，由于需要动态分配内存，会比较慢。因此，如果需要高效地寻找轮廓，可以尽量避免使用list。

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findcontours函数参数C++版本

在C++中，findContours函数有以下参数：

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

其中，各参数的含义为：

- `image`：输入的二值图像，要求为8位单通道图像，非零像素表示目标。
- `contours`：输出的轮廓信息，为一个向量，每个元素都是一个轮廓，由一系列点组成。
- `hierarchy`：轮廓的层级信息，为一个可选的输出参数。
- `mode`：轮廓查找模式，有以下几种模式可选：
- `RETR_EXTERNAL`：只检测最外层轮廓。
- `RETR_LIST`：检测所有轮廓，但不建立轮廓之间的层级关系。
- `RETR_CCOMP`：检测所有轮廓，建立两层层级关系。
- `RETR_TREE`：检测所有轮廓，建立完整的层级关系。
- `method`：轮廓逼近方法，有以下几种方法可选：
- `CHAIN_APPROX_NONE`：保存所有的轮廓点。
- `CHAIN_APPROX_SIMPLE`：只保留轮廓的拐点。
- `CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的一个。
- `offset`：可选的偏移量，用于指定轮廓点的偏移量。

opencv c++中findcontours语法

在OpenCV C++中，`findContours`函数的语法如下：

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

其中，参数含义如下：

- `image`：输入的二值图像，通常为经过边缘检测后得到的图像。
- `contours`：输出的轮廓，为一个`vector<vector<Point> >`类型的数组，其中每个元素表示一个轮廓，包含一系列点的坐标。
- `hierarchy`：输出的轮廓的层级关系，为一个`vector<Vec4i>`类型的数组，其中每个元素包含四个整数，分别表示当前轮廓的父轮廓、子轮廓、内嵌轮廓和外层轮廓的索引。
- `mode`：轮廓检索模式，可以取以下值：
- `RETR_EXTERNAL`：只检索最外层的轮廓。
- `RETR_LIST`：检索所有轮廓，但不建立轮廓间的层级关系。
- `RETR_CCOMP`：检索所有轮廓，并将轮廓分为两层：顶层为各部分的外部边界，次层为空洞的边界。
- `RETR_TREE`：检索所有轮廓，并重构嵌套轮廓的完整层级关系。
- `method`：轮廓逼近方法，可以取以下值：
- `CHAIN_APPROX_NONE`：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内。
- `CHAIN_APPROX_SIMPLE`：压缩水平、垂直和对角线方向上的像素，仅保留终点坐标。
- `CHAIN_APPROX_TC89_L1`：使用Teh-Chin链逼近算法中的L1距离。
- `CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的Kcos距离。
- `offset`：可选的偏移量，用于指定轮廓点坐标的偏移值。

例如，在检测最外层轮廓并使用简单的轮廓逼近方法时，可以这样调用`findContours`函数：

Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img_canny;
Canny(img, img_canny, 100, 200);

vector<vector<Point>> contours;
findContours(img_canny, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

这将读入名为`test.jpg`的灰度图像，对其进行Canny边缘检测，并在其中寻找最外层轮廓，使用简单的轮廓逼近方法。最终，找到的轮廓将存储在`contours`向量内。