opencv如何识别所有外轮廓中有3层内轮廓的外轮廓

首先，你可以使用 `cv2.findContours()` 函数来识别所有外轮廓。该函数返回一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓是一个包含轮廓点的numpy数组。

然后，你可以使用 `cv2.drawContours()` 函数在原始图像上绘制轮廓。这将使你能够观察到所有轮廓以及它们的层次结构。

接下来，你需要遍历所有外轮廓，检查每个外轮廓的子轮廓数是否为3。可以通过使用 `cv2.findContours()` 函数的 `mode` 和 `method` 参数来计算轮廓的层次结构，并使用轮廓的 `hierarchy` 属性访问该信息。

示例代码如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制所有轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 遍历所有外轮廓
for i, contour in enumerate(contours):
    # 检查子轮廓数是否为3
    if hierarchy[0][i][2] == 3:
        # 绘制符合条件的轮廓
        cv2.drawContours(img, [contour], 0, (0, 0, 255), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码将在原始图像上绘制所有轮廓，并使用红色绘制符合条件的外轮廓。注意，如果你想要识别包含3层内轮廓的嵌套轮廓，那么你需要使用 `cv2.RETR_CCOMP` 模式而不是 `cv2.RETR_TREE`。