opencv findContours 怎么使用

`findContours` 是一个在 OpenCV 中用于查找轮廓的函数。它的使用方法如下：

1. 首先，定义一个二值化图像（例如灰度图像或二进制图像），并确保该图像已经进行了阈值化处理。

2. 然后，使用 `findContours` 函数来查找图像中的轮廓。该函数的语法如下：

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

其中，参数意义如下：

- `image`：输入的二值化图像。
- `mode`：轮廓检索模式。有以下几种模式可选：
- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测最外层的轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`：检测所有的轮廓，并将其存储在列表中。
- `cv2.RETR_CCOMP`：检测所有轮廓，并将其组织为两层，即外层和内层轮廓。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓，并重构轮廓之间的整个层次结构。
- `method`：轮廓逼近方法。有以下几种方法可选：
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有轮廓点。
- `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`或`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：应用了 Tchebychev 距离或 K 型距离的逼近方法。
- `contours`：输出参数，存储检测到的轮廓。
- `hierarchy`：输出参数，存储轮廓之间的层次关系。
- `offset`：可选的偏移量，用于调整轮廓位置。

3. 最后，可以使用 `drawContours` 函数将轮廓绘制到原始图像上。该函数的语法如下：

   cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]])

其中，参数意义如下：

- `image`：要绘制轮廓的原始图像。
- `contours`：要绘制的轮廓。
- `contourIdx`：要绘制的轮廓索引。如果为负数，则绘制所有的轮廓。
- `color`：绘制轮廓的颜色。
- `thickness`：轮廓线条的粗细。如果为负数，则表示填充轮廓内部。
- `lineType`：绘制轮廓线条的类型。
- `hierarchy`：轮廓的层次结构。
- `maxLevel`：绘制的轮廓的最大层级。
- `offset`：可选的偏移量，用于调整轮廓位置。

下面是一个简单的示例代码，用于演示如何使用 `findContours` 函数查找并绘制图像中的轮廓：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

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

# 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), 2)

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

在上面的代码中，我们首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。接着，使用 `findContours` 函数查找轮廓，并将其存储在 `contours` 变量中。最后，使用 `drawContours` 函数将轮廓绘制到原始图像上，并显示结果。