opencv轮廓识别数据

根据提供的引用内容，OpenCV中的轮廓识别是指在图像中找到物体的边界，然后将其转换为点集的过程。常用的函数是`findContours()`，它可以找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。下面是一个简单的例子：

Mat src = imread("image.jpg", 0);
Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(src, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0, 256));
    drawContours(dst, contours, i, color, 2, LINE_8, hierarchy, 0);
}

上述代码中，`findContours()`函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是存储轮廓的向量，第三个参数是每个轮廓的属性，第四个参数是轮廓的检索模式，第五个参数是寻找轮廓时使用的近似算法。在这个例子中，我们使用了`drawContours()`函数将轮廓绘制在输出图像上。