findContours

`findContours`是一个在OpenCV中用于在二值图像中查找轮廓的函数。轮廓是二值图像中所有连通区域的边界线，可以用于识别图像中的目标物体或图案。

函数原型如下：

void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point());

其中，各个参数的含义如下：

- `image`：输入二值图像，应该是一个单通道8位图像。
- `contours`：输出轮廓，是一个向量的向量，每个向量表示一个轮廓，其中每个元素都是一个点的坐标。
- `hierarchy`：可选输出轮廓层次结构，用于描述轮廓之间的嵌套关系。默认情况下，将不会输出此参数。
- `mode`：轮廓查找模式，有以下几种模式可选：
- `CV_RETR_EXTERNAL`：只查找最外层轮廓。
- `CV_RETR_LIST`：查找所有轮廓，但不建立父子关系。
- `CV_RETR_CCOMP`：查找所有轮廓，并将其组织成两级层次结构。顶层为各个物体的外层边界，第二层为物体内部的轮廓边界。如果轮廓的内部还有其他轮廓，则其内部的轮廓也组织为两级结构，并与外层轮廓建立父子关系。
- `CV_RETR_TREE`：查找所有轮廓，并将其组织成完整的层次结构。每个轮廓都与其子轮廓和父轮廓相连。
- `method`：轮廓逼近方法，有以下几种方法可选：
- `CV_CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有边界点，不进行任何逼近。
- `CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE`：只存储水平、垂直和对角线方向上的端点，其他中间点不予保留。
- `CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1`：使用Teh-Chin链逼近算法中的L1距离进行逼近。
- `CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的cosine距离进行逼近。
- `offset`：可选偏移量，用于指定轮廓点的偏移量。默认情况下，将不会使用此参数。

下面是一个示例代码，演示如何使用`findContours`函数查找输入二值图像中的所有轮廓：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取输入图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    
    // 将图像二值化
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(image, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    
    // 查找轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    
    // 输出结果
    std::cout << "Contours found: " << contours.size() << std::endl;
    
    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了一个灰度图像，然后将其二值化。接着，我们调用了`findContours`函数，查找输入二值图像中的所有轮廓。最后，我们输出了查找到的轮廓的数量。