详细解释contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

`cv2.findContours()` 是 OpenCV 中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。它返回两个值：轮廓列表 `contours` 和层级结构 `hierarchy`。

其中，`edges` 是一个二值图像（一般经过阈值处理得到），`cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只检测外轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示轮廓的存储方式，只保留轮廓的端点。

`contours` 是一个 Python 列表，其中每个元素都是一个轮廓，每个轮廓都是一组表示物体边界的点的数组。每个点都是二维元组 `(x,y)`，表示轮廓上的坐标。

`hierarchy` 是一个包含每个轮廓的层级结构的数组。层级结构描述了轮廓之间的关系，例如哪些轮廓包含哪些轮廓，哪些轮廓是同级的等等。层级结构是一个四元组 `(next, prev, child, parent)`，其中 `next` 是下一个轮廓，`prev` 是前一个轮廓，`child` 是第一个子轮廓，`parent` 是父轮廓。如果没有子轮廓、前一个轮廓或者父轮廓，则对应的值为 -1。

通过使用 `cv2.findContours()` 函数，我们可以方便地获取图像中的轮廓及其层级结构，并对其进行分析和处理。

相关问题

解释代码contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码使用Canny边缘检测算法对一幅图像进行边缘检测，并通过cv2.findContours函数来查找图像中的轮廓(contours)。这个函数返回两个值：contours和hierarchy。

其中，contours是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓是一个numpy数组，表示轮廓的每个点的坐标。hierarchy是一个numpy数组，表示轮廓层次结构的信息，包括每个轮廓的父子关系、内部轮廓的索引等。参数cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，以节省内存和计算资源。

import cv2 import numpy as np from PIL import Image import turtle # 读取照片 img = cv2.imread("2.jpg") # 将照片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours( edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓转换为线稿数据 outline = "" for contour in contours: outline += "M\n" for pt in contour: outline += f"{pt[0][0]} {pt[0][1]}\n" outline += "Z\n" # 设置画笔 turtle.pen(pensize=2, pencolor="black") # 将线稿数据转换为坐标列表 coords = [] for c in outline: if c == "M": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.penup() turtle.goto(x, y) turtle.pendown() elif c == "L": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.goto(x, y) # 隐藏画笔 turtle.hideturtle()报错NameError: name 'f' is not defined

根据你提供的代码，报错是因为 `f` 这个变量没有定义。在你的代码中，似乎没有定义 `f` 这个变量，因此会出现 "NameError: name 'f' is not defined" 的错误。

推测可能是你在将轮廓数据转换为坐标列表时，使用了一个没有定义的 `f` 变量。建议你检查一下代码，确认该变量是否已经定义，并且是否被正确引用。如果有任何其他问题，请随时提出。