cnts, hierarchy = cv2.findContours(frame_hsv_binary_white_close.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码使用 OpenCV 的 `findContours` 函数来查找二值化图像中的轮廓。函数的第一个参数是二值化图像，第二个参数指定轮廓的检索模式，`cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只检测最外层的轮廓，第三个参数指定轮廓的近似方法，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示使用简单的逼近算法来压缩轮廓，只保留轮廓的端点。函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓是一个包含轮廓上所有点的数组。同时，函数还返回了轮廓的层级关系，即每个轮廓的父子关系，也保存在返回值中。这些信息可以用于进一步处理轮廓。

相关问题

cv2.findContours(mark, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

`cv2.findContours()` 函数是OpenCV库中的一个用于查找轮廓的方法，它在图像处理中非常有用。这个函数接收两个参数：输入图像（这里是`edged.copy()`）和一些标志来定义搜索方式。

`cv2.RETR_EXTERNAL`标志表示只寻找外部轮廓，即最外层的对象边缘。这意味着函数不会跟踪内部孔洞或物体的一部分，仅返回与背景分离的完整形状。

`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`标志则控制结果轮廓的存储方式。`CHAIN_APPROX_SIMPLE`会压缩垂直和水平连续像素点，只保留终点坐标，这对于简化轮廓并节省内存空间很有帮助。

示例演示：

# 假设`edged`是经过边缘检测处理后的二值图像
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

if cnts and len(cnts[0]) > 0:  # 如果找到轮廓
    for contour in cnts[0]:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        print(f"Contour at ({x}, {y}) with dimensions ({w}, {h})")
else:
    print("No contours found.")

这段代码会打印每个外部轮廓的位置及其边界框尺寸。

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

这段代码使用OpenCV的cv2.findContours函数从边缘图像中查找轮廓。

首先，edged.copy()创建了 edged 的副本，以确保原始图像不会被修改。

然后，cv2.findContours函数被调用，它接受三个参数：
- 第一个参数是边缘图像
- 第二个参数是轮廓检索模式，这里使用cv2.RETR_LIST表示检索所有的轮廓
- 第三个参数是轮廓近似方法，这里使用cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的近似方法来存储轮廓的点

cv2.findContours函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，其中每个轮廓都是一个NumPy数组。

接下来，使用sorted函数对轮廓进行排序。排序的依据是每个轮廓的面积，通过调用cv2.contourArea函数来计算。参数reverse=True表示按照面积从大到小进行排序。

最后，通过切片操作[:5]取出前5个面积最大的轮廓，并将结果保存在cnts变量中。