contours4,hierarchy4 = cv2.findContours(mask_white, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

这段代码使用OpenCV库中的findContours函数来检测二值图像中的轮廓(contours)。其中，findContours函数的输入参数为二值图像，第二个参数为轮廓检索模式，RETR_EXTERNAL表示仅检测外层轮廓；第三个参数为轮廓逼近方法，CHAIN_APPROX_NONE表示不对轮廓进行逼近处理。函数的返回值为一个元组，包含两个值，第一个值contours4是一个列表，包含了检测到的所有轮廓，每一个轮廓又是一个包含了轮廓上所有点的numpy数组；第二个值hierarchy4也是一个numpy数组，包含了每个轮廓的拓扑结构信息，可以用来判断轮廓的相对位置关系。

范例中使用的是mask_white二值图像，所以findContours函数检测的是mask_white图像中的所有白色区域的外层轮廓。可以使用以下代码展示轮廓检测的效果：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask_white = cv2.threshold(gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours4, hierarchy4 = cv2.findContours(mask_white, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(img, contours4, -1, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行以上代码，可以查看原图中所有白色区域的外层轮廓。