对于find contour提取到的轮廓，怎么确保轮廓一定是密闭的，能给出对应的面积值输出，python代码

确保轮廓一定是密闭的方法是使用cv2.approxPolyDP()函数将轮廓近似为多边形，然后使用cv2.isContourConvex()函数判断多边形是否为凸多边形，如果不是则说明多边形内部有空洞，需要做进一步处理。输出对应面积值可以使用cv2.contourArea()函数，代码如下：

import cv2

# 读取图像并转为灰度图
img = cv2.imread('contour.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
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)

# 遍历每个轮廓
for i in range(len(contours)):
    # 近似为多边形
    epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contours[i], True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], epsilon, True)

    # 判断是否为凸多边形
    if not cv2.isContourConvex(approx):
        # 去掉空洞
        cv2.drawContours(thresh, [approx], 0, 0, -1)

    # 计算面积
    area = cv2.contourArea(approx)
    print('Contour %d area: %.2f' % (i+1, area))

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，如果轮廓内部有空洞，那么计算出来的面积将是空洞和轮廓的面积之和。为了得到轮廓的实际面积，需要先去掉空洞。