std::vector<std::vectorcv::Point> contours;

`std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;` 是C++中的一种数据结构定义，用于存储一组由一系列 `cv::Point` 对象组成的轮廓集合。

在这个上下文中：

1. **`std::vector`** 是一种动态数组容器，它允许在运行时添加、删除和修改元素的数量，并自动管理内存分配和释放。

2. **`std::vector<std::vector<cv::Point>>`** 表示这是一个二维向量（或说是矩阵），其中每个元素都是另一个向量。这个内部向量包含了 `cv::Point` 类型的对象，`cv::Point` 通常用于表示图像处理中的点位置信息，包括 x 和 y 坐标。

3. **`contours` 变量** 用于存储从图像中检测到的所有轮廓（边界）的集合。在图像处理任务中，尤其是边缘检测之后，可能会得到许多不同物体的边界轮廓，这些轮廓以一系列 `cv::Point` 形式存在，通过这个二维向量可以方便地存储和访问它们。

在 OpenCV 中，调用 `findContours()` 函数会返回一个这样的 `contours` 向量，其中每个内部向量对应于一个单独的轮廓。你可以遍历这个 `contours` 向量来处理每个轮廓，例如分析其形状特征或者进一步提取感兴趣的部分。

### 示例代码片段

#include <opencv2/opencv.hpp>

void process_contours(std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours) {
    for (const auto& contour : contours) {
        // 处理每个轮廓
        cv::drawContours(image, contour, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
}

// 主函数或其他调用点
int main() {
    cv::Mat image;
    // 加载图像并执行边缘检测等预处理操作...

    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    findContours(image, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    process_contours(contours);

    return 0;
}

在这个示例中，`process_contours` 函数接收 `contours` 并对每个轮廓进行特定的操作（这里简单画出了轮廓）。这展示了如何利用 `std::vector<std::vector<cv::Point>>` 结构来管理和操作图像处理过程中的轮廓数据。

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