cv2.findContours如何排除嵌套

`cv2.findContours`是一个在OpenCV库中用于从二值图像中提取轮廓的方法。当处理可能存在嵌套轮廓的情况时，你需要对返回的结果进行适当的处理，因为`findContours`通常会作为一个列表返回所有的轮廓，包括嵌套的那些。

为了排除嵌套轮廓，你可以采用以下步骤：

1. **顺序遍历**：首先按照找到的轮廓索引顺序进行遍历。大的轮廓可能会包含小的轮廓，所以从小到大遍历有助于发现嵌套情况。

2. **边界框检查**：对于每个轮廓，计算其边界框（bounding rectangle），并与之前发现的轮廓做比较。如果当前轮廓的边界框完全被另一个轮廓包围，那么它可能是嵌套的，并可以忽略。

3. **深度优先搜索**：另一种方法是使用深度优先搜索（DFS）。将所有轮廓放在一个堆栈里，每次取出一个轮廓，然后递归地查找是否在其内部发现了其他轮廓。如果是，则标记并移除它们。

4. **轮廓合并**：还可以选择在识别出嵌套后，将较小的轮廓合并到较大的轮廓之中，这样可以减少单独存储的轮廓数。

contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 使用RETR_EXTERNAL获取外部轮廓

for i in range(len(contours)):
    if is_contour_nested(contours[i], contours[:i]):  # 判断是否嵌套
        continue  # 忽略嵌套轮廓
    process_contour(contours[i])  # 处理非嵌套轮廓

其中，`is_contour_nested`函数需要你自己实现，检查两个轮廓之间的相对位置关系。