cv2.findContours 参数

cv2.findContours 是 OpenCV 中用来查找图像轮廓的函数。它有三个参数：

1. image: 输入图像，必须为 8 位单通道图像，如灰度图像。

2. mode: 轮廓检索模式。有四种模式：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，并将其保存到列表中。
- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并将其组织成两级层次结构。外层为物体的边界，内层为物体的孔的边界。
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并将其组织成完整的层次结构。

3. method: 轮廓近似方法。有三种方法：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的边界点，相邻两个点之间没有任何关系。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储水平、垂直和对角线方向上的端点，例如一个矩形只需存储四个角点。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 和 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用 Tee和 Chinlone 角度度量来进行逼近。

cv2.findContours 函数返回两个值：轮廓列表和层次结构。轮廓列表是一个 Numpy 数组，其中每个元素都是一个包含轮廓所有点坐标的数组。层次结构描述了轮廓之间的关系，其格式为 [next, previous, child, parent]。

相关问题

python cv2.findContours()参数配置

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它有三个参数：

1. image：输入图像，必须是一个二值图像（黑白图）。

2. mode：轮廓查找模式，有四种模式可选：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，但不建立轮廓层级关系。
- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并建立两层轮廓结构。
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并建立完整的轮廓层级结构。

3. method：轮廓逼近方法，有三种方法可选：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点，适用于绘制轮廓。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储水平、垂直、对角线方向的轮廓点，适用于轮廓面积计算等操作。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 和 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teague-Chinliski算法进行轮廓逼近，适用于高精度轮廓。

一般来说，cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是最常用的参数配置。例如：

contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中threshold_image是一个二值图像，contours是找到的轮廓，hierarchy是轮廓之间的关系。

cv2.findcontours返回值

`cv2.findContours()` 函数返回值是三个参数：

1. contours：图像轮廓的列表，其中每个轮廓是一个 Numpy 数组，包含该轮廓上的所有点的坐标。

2. hierarchy：图像中各轮廓的层次关系的信息，表示轮廓的父轮廓、子轮廓和兄弟轮廓的编号。

3. _：是一个可选参数，用于表示轮廓检索模式，默认值为 cv2.RETR_LIST，表示检索所有轮廓，不建立任何层次关系。