opencv 的findcontours参数的含义

OpenCV的findContours函数是用于找到图像中的轮廓的函数。它的参数如下：

1. image：输入二值图像，通常为灰度图像或二值化后的图像。

2. contours：输出的轮廓，以向量的形式保存。

3. hierarchy：输出的轮廓的层次结构，以向量的形式保存。

4. mode：轮廓的查找模式，可以是CV_RETR_EXTERNAL（只查找最外层轮廓）、CV_RETR_LIST（查找所有轮廓，但不建立轮廓的层次结构）、CV_RETR_CCOMP（查找所有轮廓，并将轮廓分为两级：外部轮廓和内部轮廓）或CV_RETR_TREE（查找所有轮廓，并建立轮廓的层次结构）。

5. method：轮廓的近似方法，可以是CV_CHAIN_APPROX_NONE（保存所有的轮廓点）、CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE（仅保存轮廓的端点）、CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1或CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS。

6. offset：可选的偏移量，在轮廓的每个点上加上该偏移量。

这些参数共同影响了findContours函数的轮廓查找和输出结果。

相关问题

opencv findContours()各参数意义

`findContours()` 函数是 OpenCV 中用于查找轮廓的函数。其函数原型如下：

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy

其中各参数的含义如下：

- `image`：输入的二值化图像（一般是经过 `threshold()` 或 `Canny()` 函数处理后的结果）。
- `mode`：轮廓检索模式，有以下几种可选：

- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测最外层的轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`：检测所有轮廓，但不建立轮廓间的关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`：检测所有轮廓，建立两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓，建立完整的层次结构。

- `method`：轮廓逼近方法，有以下几种可选：

- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储水平、垂直、对角线的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`：使用 Teh-Chin 链逼近算法。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用 Teh-Chin 链逼近算法。

- `contours`：检测到的轮廓，是一个 Python 列表，每个元素都是一个轮廓的点集。
- `hierarchy`：轮廓的层次信息，是一个包含每个轮廓的父子关系和内部/外部关系的 numpy 数组。
- `offset`：可选参数，表示轮廓坐标的偏移量。

在使用 `findContours()` 函数时，需要注意以下几点：

- `image` 必须是一个二值化图像，即只有 0 和 255 两个值。
- `contours` 和 `hierarchy` 都是输出参数，需要使用赋值语句来接收。
- 在 `RETR_CCOMP` 和 `RETR_TREE` 两种模式下，每个轮廓都包含了两个子轮廓，因此需要使用循环语句来遍历所有轮廓。
- 在使用 `RETR_TREE` 模式时，可以通过 `hierarchy` 参数获取每个轮廓的父子关系和内部/外部关系。

opencv 的findcontours函数的含义

OpenCV的findContours函数是一种图像处理算法，用于检测图像中的轮廓。它可以从二值图像中提取边界并将其表示为一组连续的点。通过对这些轮廓进行分析和处理，可以实现许多不同的图像处理任务，例如对象检测、形状分析和图像识别。该函数的主要参数包括输入图像、轮廓检测模式、轮廓逼近方法和轮廓阈值等。