contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)这段代码的含义

这段代码使用OpenCV库中的cv2.findContours函数来查找图像中的轮廓(contours)。其中，第一个参数是二值化图像(thresh)，第二个参数是轮廓检索模式(RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓)，第三个参数是轮廓逼近方法(CHAIN_APPROX_SIMPLE表示轮廓点的存储方式，只保留轮廓的拐点信息，以减少存储空间)。函数返回两个值，第一个是轮廓的列表(contours)，第二个是每个轮廓的层级关系(hierarchy)。

相关问题

cv2.findContours参数

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它的参数如下：
- 第一个参数是输入图像，必须是单通道的二值图像。
-二个参数是轮廓检索模式，有四种可选模式：cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓，cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系，cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息，如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
- 第三个参数是轮廓近似方法，有三种可选方法：cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max(abs(dx),abs(dy))==1，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向、垂直方向和对角线方向的元素，只保留端点，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息，cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。
- 返回值有三个，第一个是轮廓本身，第二个是轮廓的层析结构，第三个是每个轮廓的近似值。

下面是一个cv2.findContours()的例子：

import cv2

img = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours

cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二进制图像中查找轮廓。它返回一个轮廓列表以及每个轮廓的层次结构。该函数采用以下参数：

- image：输入图像（必须为二进制图像，即黑白图像）。
- mode：轮廓检索模式，可以是cv2.RETR_EXTERNAL（只检测最外层轮廓）、cv2.RETR_LIST（检测所有轮廓，不建立轮廓间的等级关系）、cv2.RETR_TREE（检测所有轮廓，建立轮廓间的等级关系）。
- method：轮廓逼近方法，可以是cv2.CHAIN_APPROX_NONE（存储所有的轮廓点）、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE（仅存储轮廓的端点）。
- contours：输出参数，表示检测到的轮廓。
- hierarchy：输出参数，表示轮廓的层次结构。

例如，以下代码展示了如何使用cv2.findContours函数：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)

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

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

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