用c++ opencv实现python的sorted_cnt = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse = True)

在C++中，可以使用以下代码实现与Python中sorted函数中的key参数类似的功能：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace cv;
using namespace std;

bool compareContourAreas(vector<Point> contour1, vector<Point> contour2) {
    double i = fabs(contourArea(Mat(contour1)));
    double j = fabs(contourArea(Mat(contour2)));
    return (i > j);
}

int main() {
    vector<vector<Point>> contours; // 存储轮廓
    vector<Vec4i> hierarchy; // 存储轮廓的拓扑结构
    Mat image = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    findContours(image, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    sort(contours.begin(), contours.end(), compareContourAreas); // 排序

    return 0;
}

在这个例子中，我们定义了一个名为compareContourAreas的函数，该函数接受两个轮廓作为参数，并返回一个布尔值。在该函数中，我们使用cv::contourArea函数计算每个轮廓的面积，并将它们的绝对值作为比较的依据。

最后，我们使用sort函数对轮廓进行排序，并传递compareContourAreas函数作为参数，以确保按面积大小的倒序排列。

需要注意的是，在C++中，没有直接的reverse参数，我们需要自己实现compareContourAreas函数来实现类似的功能。