cnts, hierarchy = cv2.findcontours(thresh.copy(), cv2.retr_external, cv2.cha

我看到你的代码中有一个函数调用 `cv2.findcontours()`，这个函数可以在图像中查找轮廓。它的返回值包含两个元素：`cnts` 和 `hierarchy`。

`cnts` 是一个列表，其中的每一个元素代表一个轮廓。每个轮廓是一个形如 `(x,y)` 的 NumPy 数组，其中包含轮廓上所有点的坐标。

`hierarchy` 是一个包含轮廓层级信息的数组。它能够描述轮廓之间的嵌套关系以及轮廓的相对位置。如果两个轮廓不相交，那么它们的层级关系就是 `[-1, -1, -1, -1]`。

在函数调用中，`cv2.RETR_EXTERNAL` 指定了只返回最外层的轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 指定了仅保留轮廓的端点，以减少内存占用。

相关问题

cnts,hierarchy= cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)解决此问题

当你遇到`cv2.findContours()`函数返回错误"not enough values to unpack (expected 2, got 1)"，这通常是因为函数期望返回两个值（轮廓列表和层次结构），但实际上它只返回了一个。这个错误发生在OpenCV版本4.x之后，`findContours()`的默认行为发生了变化，不再直接返回层次信息。

为了解决这个问题，你需要明确指定你想要获取的结果。你可以通过设置`cv2 RETR_TREE`标志来获取层次结构，同时使用`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`来压缩轮廓表示。这里是修改后的代码示例：

import cv2

# 其他步骤...
thresh = ... # 二值化图像
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在这个例子中，`RETR_TREE`会返回一个嵌套的轮廓树，`CHAIN_APPROX_SIMPLE`会让OpenCV使用更紧凑的方式存储轮廓数据。现在你应该能得到预期的两个值了。

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)代码含义以及源代码讲解

这段代码的含义是使用OpenCV库中的函数`cv2.findContours()`寻找二值图像中的轮廓(contours)。

具体来说，`cv2.findContours()`函数有三个参数：输入图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。在这个例子中，我们使用二值图像`thresh`作为输入图像，`cv2.RETR_EXTERNAL`作为轮廓检索模式，表示只检索最外层的轮廓，不检索内部的轮廓；`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`作为轮廓近似方法，表示压缩水平、垂直和对角线方向的像素，并仅保留端点。

函数返回两个值：轮廓列表和层次结构(hierarchy)。在这个例子中，我们只关心轮廓列表，所以用一个下划线表示我们不需要层次结构。

以下是完整的示例代码：

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

# 查找轮廓
cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在这个例子中，我们首先读取一张图像`image.jpg`，然后将其转换为灰度图像并进行二值化处理。最后，使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓，并将结果存储在`cnts`列表中。