binary,contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

这是一个使用OpenCV库进行图像处理的代码片段。cv2.findContours()函数用于查找图像中的轮廓。它接受三个参数：输入的图像，轮廓检索模式和轮廓逼近方法。在这个例子中，输入的图像是img，轮廓检索模式是cv2.RETR_TREE，表示检测到轮廓后建立完整的轮廓层级结构，并且所有轮廓都彼此独立，没有包含关系。轮廓逼近方法是cv2.CHAIN_APPROX_NONE，表示存储所有的轮廓点，而不进行任何逼近。函数的返回值是三个：二进制图像、轮廓列表和轮廓层级结构。这三个变量分别赋值给了binary、contours和hierarchy。

相关问题

cv2.findcontours

cv2.findContours 是 OpenCV 中用于查找图像中轮廓的函数。它接受原始图像、轮廓查找模式和轮廓逼近方法作为输入，并返回图像中所有轮廓的列表。在查找轮廓之前，通常需要对输入图像进行二值化处理，以便只保留感兴趣的目标区域。

例如，可以使用以下代码查找一张图像中的所有轮廓：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

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

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 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)

# 显示结果
cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取一张图像，将其转换为灰度图像，然后对其进行二值化处理。接下来，使用 cv2.findContours 函数查找轮廓，其中轮廓查找模式为 cv2.RETR_TREE，轮廓逼近方法为 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE。最后，我们使用 cv2.drawContours 函数在原始图像上绘制所有轮廓，并将结果显示出来。

contours, hierarchy = cv2.findContours

`cv2.findContours()`是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下：

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

其中，参数`image`是输入图像，必须是8位单通道图像。参数`mode`表示轮廓检索模式，有以下几种取值：

- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`：检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`：检测所有轮廓并将其组织为两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次。

参数`method`表示轮廓逼近方法，有以下几种取值：

- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储水平、垂直和对角线方向的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。

函数返回值`contours`是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。`hierarchy`是可选的输出向量，其中包含有关图像拓扑的信息。

下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓的例子：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

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

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()