hierarchy参数讲解

`hierarchy` 参数是 `FindContours` 函数的一个可选参数，用于描述轮廓之间的关系，如父子关系等。它是一个 N 行 4 列的整数矩阵，其中每一行描述一个轮廓，包括以下 4 个整数：

1. `hierarchy[i][0]`：表示第 i 个轮廓的后一个轮廓的索引，如果没有后一个轮廓，则为 -1。
2. `hierarchy[i][1]`：表示第 i 个轮廓的前一个轮廓的索引，如果没有前一个轮廓，则为 -1。
3. `hierarchy[i][2]`：表示第 i 个轮廓的第一个子轮廓的索引，如果没有子轮廓，则为 -1。
4. `hierarchy[i][3]`：表示第 i 个轮廓的父轮廓的索引，如果没有父轮廓，则为 -1。

在 `hierarchy` 矩阵中，轮廓之间的关系可以用下图来表示：


其中，第一列表示后一个轮廓的索引，第二列表示前一个轮廓的索引，第三列表示子轮廓的索引，第四列表示父轮廓的索引。

使用 `hierarchy` 参数可以方便地对轮廓进行分析和处理，如找到所有的外轮廓、内轮廓等。

相关问题

drawContours参数详解

drawContours是OpenCV中的一个函数，用于在图像上绘制轮廓。它的参数如下：

- image：输入/输出图像，即要在其上绘制轮廓的图像。
- contours：输入的轮廓向量，每个轮廓由一系列点组成。
- contourIdx：要绘制的轮廓的索引。如果为负数，则绘制所有轮廓。
- color：轮廓的颜色。
- thickness：轮廓线条的粗细。默认值为1。
- lineType：线条的类型。默认值为8。
- hierarchy：可选的轮廓层次结构，用于绘制轮廓的子轮廓。默认值为noArray()。
- maxLevel：要绘制的轮廓的最大层次。默认值为INT_MAX。
- offset：可选的偏移量，用于在图像上绘制轮廓。默认值为Point()。

其中，最常用的参数是image、contours、contourIdx和color。其他参数都有默认值，可以根据需要进行更改。

python cnts, hierarchy = cv2.findContours参数介绍

引用\[1\]:在使用cv2.findContours()函数时，它的参数包括输入图像、轮廓检测模式和轮廓逼近方法。具体的代码如下：image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。其中，thresh是输入的二值图像，cv2.RETR_TREE是轮廓检测模式，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是轮廓逼近方法。\[1\]

引用\[3\]:在上面的例程中，我们可以看到cv2.findContours()函数的参数是thresh、cv2.RETR_TREE和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE。其中，thresh是通过阈值处理得到的二值图像，cv2.RETR_TREE是轮廓检测模式，表示检测所有轮廓并建立轮廓之间的全层次关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是轮廓逼近方法，表示只保留轮廓的端点坐标。\[3\]

综上所述，cv2.findContours()函数的参数介绍如下：
- 输入图像：二值图像，通过阈值处理得到。
- 轮廓检测模式：指定轮廓检测的方式，常见的有cv2.RETR_EXTERNAL（只检测外部轮廓）、cv2.RETR_LIST（检测所有轮廓，不建立层次关系）和cv2.RETR_TREE（检测所有轮廓并建立轮廓之间的全层次关系）等。
- 轮廓逼近方法：指定轮廓的逼近方法，常见的有cv2.CHAIN_APPROX_NONE（保留所有的轮廓点）、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE（只保留轮廓的端点坐标）等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [在cv2.findContours函数使用中，报ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)](https://blog.csdn.net/qq_42178122/article/details/127421931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [cv2.findContours()返回函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_43588171/article/details/111598268)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]