print(hierarchy[i-1]) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1 什么含义

这个错误的含义是：在这行代码中，程序试图访问名为"hierarchy"的列表中第i-1个元素，但是这个列表只有一个元素，索引1超出了这个列表的范围。所以会出现"IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1" 的错误。

其中
- i-1 指的是索引。
- hierarchy是数组，axis 0 指的是数组的第一维度
- size 1 指的是这个数组只有一个元素

可能程序在使用这个变量的时候没有赋值或者赋的值为空， 或者是因为程序计算的i值有问题，导致索引超出了数组的长度

相关问题

hierarchy[ 2 0 -1 -1]

### 回答1：
这个数组是一个父子关系的层级结构。其中，数组下标表示子节点的编号，数组中的值表示该子节点的父节点编号。

例如，假设这个数组叫 hierarchy。
- hierarchy[2] = 0，表示节点 2 的父节点是 0。
- hierarchy[0] = -1，表示节点 0 没有父节点，也就是它是根节点。
- hierarchy[-1] = -1，表示节点 -1 没有父节点, -1是用来占位的，没有实际意义。
- hierarchy[-1] = -1, 同上.

### 回答2：
hierarchy[ 2 0 -1 -1 ] 表示一个包含四个元素的数组，数组的第一个元素为2，第二个元素为0，第三个和第四个元素都为-1。

这个数组的含义可以是一个层级关系，其中包含了多个元素，每个元素都有一个对应的上级或父级。

以这个数组为例，它代表了一个层级结构的关系，其中包含了四个元素。第一个元素2表示第1个元素的上级是第2个元素，第二个元素0表示第2个元素为最顶级元素，后面的两个元素-1表示它们的上级或父级不存在。

综上所述，hierarchy[ 2 0 -1 -1 ] 可以表示一个层级关系，其中有四个元素，第一个元素的上级是第二个元素，第二个元素为最顶级元素，而其他两个元素没有上级或父级存在。

### 回答3：
hierarchy[2 0 -1 -1]是一个代表层级结构的列表，其中每个元素表示一个节点的上级节点。

根据给定的列表，我们可以得出以下结论：

第一个元素2表示的是第2个节点的上级节点。
第二个元素0表示的是第1个节点（根节点）的上级节点。由于根节点没有上级节点，因此该值为-1。
第三个元素-1表示的是第3个节点（也就是根节点的子节点）的上级节点。由于该节点是根节点的直接子节点，所以也没有上级节点，因此该值为-1。
第四个元素-1表示的是第4个节点（也就是根节点的子节点）的上级节点。同样地，由于该节点是根节点的直接子节点，所以也没有上级节点，因此该值为-1。

综上所述，hierarchy[2 0 -1 -1]表示的是一个含有4个节点的层级结构，其中第1个节点（根节点）没有上级节点，第2个和第3个节点的上级节点分别是根节点，第4个节点的上级节点也是根节点。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)是什么含义

### 回答1：
cv2.findContours()是OpenCV的一个函数，用于在二值化图像中查找轮廓(contours)。这个函数会返回两个值，第一个是轮廓本身，第二个是轮廓的层级信息(hierarchy)。在该函数的参数中，thresh是要查找轮廓的二值化图像，1表示查找所有轮廓，2表示建立轮廓层级。

### 回答2：
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)表示使用OpenCV库中的函数cv2.findContours()对二值化图像thresh进行轮廓检测，并将检测到的轮廓信息保存在contours和hierarchy变量中。

具体解释如下：
- cv2.findContours()是OpenCV库中的一个图像处理函数，用于检测图像中的轮廓。
- 参数thresh是一个二值化的图像，表示要对该图像进行轮廓检测。
- 第二个参数（1）表示轮廓检测模式，常见的模式有三种：
- cv2.RETR_EXTERNAL: 只检测最外层的轮廓。
- cv2.RETR_LIST: 检测所有的轮廓，并将它们保存在一个列表中，不建立轮廓的等级关系。
- cv2.RETR_TREE: 检测所有的轮廓，并重建轮廓的等级关系。
- 第三个参数（2）表示轮廓的近似方法，常见的方法有三种：
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE: 保存所有的轮廓点。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 仅保存轮廓的起始点、结束点、以及它们之间的距离。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS: 使用Te_Chinl chain逼近算法。
- 返回值contours是一个列表，保存了检测到的所有轮廓的信息，每个轮廓由一组点的坐标表示。
- 返回值hierarchy是一个包含轮廓之间关系的多维数组，用于描述轮廓的层级关系。每个轮廓的层级关系包括它的父轮廓、下一个兄弟轮廓、第一个子轮廓和外层轮廓的索引。

总而言之，cv2.findContours()函数可用于检测图像中的轮廓，并通过返回值contours和hierarchy来存储轮廓的信息和层级关系。

### 回答3：
`cv2.findContours()`是OpenCV中一个函数，用于从二值图像中查找轮廓（contours）。

函数的参数含义如下：
- `thresh`：要查找轮廓的二值图像。
- `1`：轮廓的查找方法。传入`1`表示使用轮廓树的方法查找轮廓。
- `2`：轮廓的近似方法。传入`2`表示对查找到的轮廓进行全局逼近。

函数的返回值是一个包含两个元素的元组。第一个元素`contours`是一个Python列表，包含了找到的轮廓。轮廓是一组以点的坐标表示的曲线。每个轮廓都以一个Numpy数组的形式表示，其中每一行都是一个点的坐标。第二个元素`hierarchy`是一个包含了轮廓之间关系的Numpy数组。它表示了轮廓的层级结构，可以用于分析轮廓之间的关系。

因此，`contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)`的含义是使用轮廓树的方法和全局逼近的方式，在给定的二值图像`thresh`中查找轮廓，并将找到的轮廓和轮廓层级关系保存在`contours`和`hierarchy`变量中。