contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

这行代码是用来在二值图像中寻找轮廓(contours)的，其中binary_image是输入的二值图像。cv2.RETR_EXTERNAL表示只检索最外层的轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_NONE表示存储所有的轮廓点，没有经过任何压缩。函数会返回检测到的轮廓(contours)和轮廓的层级结构(hierarchy)。contours是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。hierarchy是一个包含轮廓结构信息的数组，它描述了轮廓之间的关系，例如哪些轮廓包含哪些轮廓。

相关问题

contours, hierarchy = cv2.findContours

`cv2.findContours()`是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下：

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

其中，参数`image`是输入图像，必须是8位单通道图像。参数`mode`表示轮廓检索模式，有以下几种取值：

- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`：检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`：检测所有轮廓并将其组织为两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次。

参数`method`表示轮廓逼近方法，有以下几种取值：

- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储水平、垂直和对角线方向的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。

函数返回值`contours`是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。`hierarchy`是可选的输出向量，其中包含有关图像拓扑的信息。

下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓的例子：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

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

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Traceback (most recent call last): File "D:\DAIMA\球团.py", line 14, in <module> contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # OpenCV4~ ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这是一段Python代码出现错误，错误信息为“Traceback (most recent call last): File "D:\DAIMA\球团.py", line 14, in <module> contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)”。这个错误通常表示在第14行代码中调用了cv2.findContours函数时出现了问题。可能是函数参数传递错误或输入图像的二进制格式有误。