cv2.findcontours

cv2.findcontours参数包括：

1. image：输入图像，必须为二值图像，即黑白图像。

2. mode：轮廓检索模式，有四种模式可选：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检索最外层轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检索所有轮廓，不建立轮廓间的父子关系。
- cv2.RETR_CCOMP：检索所有轮廓，建立两层轮廓间的父子关系。
- cv2.RETR_TREE：检索所有轮廓，建立完整的轮廓层级结构。

3. method：轮廓逼近方法，有三种方法可选：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储轮廓的端点。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teh-Chin链逼近算法。

4. contours：检测到的轮廓，每个轮廓由一组点组成。

5. hierarchy：轮廓的层级结构，每个轮廓对应一个四元组(hierarchy[i][], hierarchy[i][1], hierarchy[i][2], hierarchy[i][3])，其中hierarchy[i][]、hierarchy[i][1]、hierarchy[i][2]、hierarchy[i][3]分别表示当前轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、第一个子轮廓和父轮廓的索引。如果当前轮廓没有对应的后一个、前一个、子轮廓或父轮廓，则相应的索引值为-1。

相关问题

cv2.findContours

### 回答1：
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二进制图像中查找轮廓。该函数需要传入二进制图像、轮廓查找模式和轮廓逼近方法等参数，返回轮廓和层次结构。

例如，可以使用cv2.threshold函数将图像二值化后，使用cv2.findContours函数找到图像中的所有轮廓，并对其进行处理或分析。常见的处理方法包括绘制轮廓、计算轮廓面积和周长等。

### 回答2：
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。

在使用cv2.findContours函数之前，我们首先需要对输入的图像进行预处理。通常情况下，我们需要将图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。

cv2.findContours函数的输入参数包括二值化的图像和轮廓查找模式。轮廓查找模式可以是cv2.RETR_EXTERNAL，表示只检测最外层的轮廓；也可以是cv2.RETR_LIST，表示检测所有的轮廓，并以简单的列表形式返回。

cv2.findContours函数的返回值包括轮廓列表和每个轮廓对应的层级。轮廓列表是一个包含所有轮廓的numpy数组。每个轮廓是一个由点组成的numpy数组，每个点表示轮廓的一个像素位置。

在使用cv2.findContours函数之后，我们可以对返回的轮廓进行进一步处理，例如计算每个轮廓的面积、周长等。

下面是一个使用cv2.findContours函数的例子：

import cv2

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

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

# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

# 显示图像
cv2.imshow("Contours", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取图像，然后将图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。接下来，使用cv2.findContours函数查找轮廓，并绘制在原始图像上。最后，显示包含轮廓的图像。

通过使用cv2.findContours函数，我们可以方便地在图像中查找轮廓，并进行后续的轮廓分析和处理。

cv2. findContours

cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。它可以通过图像的边缘信息来检测对象或形状的轮廓。

该函数的语法如下：
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

参数解释：
- image：输入的二值图像（通常为灰度图像或二值图像）。
- mode：轮廓检测模式。有四种可选模式：
- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测最外层的轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓并存储为列表。
- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓并将其组织为两个层次结构的列表。顶层是外部边界，第二层是孔的边界。
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓并将其组织为树状结构。
- method：轮廓逼近方法。有三种可选方法：
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有轮廓点。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储端点。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：应用Teh-Chin链逼近算法。

函数返回两个值：
- contours：检测到的轮廓，每个轮廓由一系列点组成（以numpy数组表示）。
- hierarchy：轮廓的层次结构，可以用于解释轮廓之间的关系（如父子关系等）。