opencv实现提取图像轮廓

OpenCV提供了cv2.findContours()函数来寻找图像的轮廓。该函数有三个参数：输入图像、轮廓检索模式和轮廓逼近方法。输出是一个包含轮廓的列表和一个包含层次结构的数组。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用cv2.findContours()函数来提取图像轮廓：

import cv2

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

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

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)

# 寻找图像的轮廓
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)

在上面的代码中，我们首先读取输入图像并将其转换为灰度图像。然后我们对灰度图像进行二值化处理。接下来，我们使用cv2.findContours()函数来找到图像的轮廓。最后，我们使用cv2.drawContours()函数来绘制轮廓，并将结果显示在屏幕上。

注意，cv2.findContours()函数的第二个参数指定轮廓检索模式。有四种模式可供选择：cv2.RETR_EXTERNAL、cv2.RETR_LIST、cv2.RETR_CCOMP和cv2.RETR_TREE。在本示例中，我们使用了cv2.RETR_TREE模式，它会返回所有轮廓，并且每个轮廓都有其自己的父子关系。

cv2.findContours()函数的第三个参数指定轮廓逼近方法。有三种方法可供选择：cv2.CHAIN_APPROX_NONE、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE和cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1。在本示例中，我们使用了cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE方法，它会仅保留轮廓的端点。