findcontours()函数python

`findContours()` 函数在 Python 中通常是与 OpenCV 库一起使用，用于查找图像中的轮廓。轮廓可以被认为是连接所有连续点（沿着边界），具有相同颜色或强度的曲线，具有形状的不同特征。`findContours()` 函数可以在二值图像中检测物体的轮廓。

这个函数有几个参数，可以用来控制轮廓检索的方式、轮廓近似方法等。基本用法如下：

import cv2

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

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

# 应用阈值或Canny边缘检测来创建二值图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)

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

在上面的代码中，`cv2.findContours()` 返回了两个值：轮廓列表和它们的层次结构。轮廓列表是一个Python列表，其中每个轮廓都是图像中一个物体边界点的坐标集合。层次结构是一个可选输出，它描述了轮廓之间的父子关系。

`cv2.RETR_TREE` 参数使得函数检索所有的轮廓，并重建嵌套轮廓的整个层次结构。`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 参数则用于压缩水平或垂直方向上的冗余点，只保存起点和终点的坐标。