cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

这段代码使用OpenCV的cv2.findContours函数从边缘图像中查找轮廓。

首先，edged.copy()创建了 edged 的副本，以确保原始图像不会被修改。

然后，cv2.findContours函数被调用，它接受三个参数：
- 第一个参数是边缘图像
- 第二个参数是轮廓检索模式，这里使用cv2.RETR_LIST表示检索所有的轮廓
- 第三个参数是轮廓近似方法，这里使用cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的近似方法来存储轮廓的点

cv2.findContours函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，其中每个轮廓都是一个NumPy数组。

接下来，使用sorted函数对轮廓进行排序。排序的依据是每个轮廓的面积，通过调用cv2.contourArea函数来计算。参数reverse=True表示按照面积从大到小进行排序。

最后，通过切片操作[:5]取出前5个面积最大的轮廓，并将结果保存在cnts变量中。

相关问题

cnts, hierarchy = cv2.findContours

cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 和 cnts, hierarchy = cv2.findContours(imgray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 是使用OpenCV库中的函数来检测图像中的轮廓。这些函数返回轮廓的坐标和层次结构信息。

在第一个引用中，使用了cv2.findContours函数来检测edged图像中的轮廓。其中，edged.copy()是输入图像，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的轮廓近似方法。

在第二个引用中，使用了cv2.findContours函数来检测imgray图像中的轮廓。其中，imgray.copy()是输入图像，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_NONE表示不进行轮廓近似，保留所有的轮廓点。

关于method参数，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，cv2.RETR_LIST表示检测的轮廓不建立等级关系，都是同级，cv2.RETR_CCOMP表示建立两个等级的轮廓，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息，cv2.RETR_TREE表示建立一个等级树结构的轮廓。

综上所述，cnts, hierarchy = cv2.findContours是用于检测图像中轮廓的函数，可以根据需要选择不同的参数来获取不同的轮廓信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV findContours函数参数](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/90483863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

调用cv2.findContours()函数实现轮廓检测，检测图像中物体的轮廓。 2、调用imutils.grab_contours()函数获取图像轮廓。 3、调用contours.sort_contours()函数将轮廓从左到右进行排序。 4、初始化比例系数pixelsPerMetric为空，用于后续真实长度计算。 5、初始化参照物宽度width为3，用于后续真实长度计算。python

非常好的问题！以下是代码示例：

import cv2
import imutils
from imutils import contours

# 读取图像
image = cv2.imread("example.jpg")

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edged = cv2.Canny(gray, 50, 100)

# 轮廓检测
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)

# 轮廓排序
(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts)

# 初始化比例系数和参照物宽度
pixelsPerMetric = None
width = 3

# 真实长度计算
for c in cnts:
    if cv2.contourArea(c) < 100:
        continue
    orig = image.copy()
    box = cv2.minAreaRect(c)
    box = cv2.boxPoints(box)
    box = np.array(box, dtype="int")
    box = perspective.order_points(box)
    cv2.drawContours(orig, [box.astype("int")], -1, (0, 255, 0), 2)
    for (x, y) in box:
        cv2.circle(orig, (int(x), int(y)), 5, (0, 0, 255), -1)
    (tl, tr, br, bl) = box
    (tltrX, tltrY) = midpoint(tl, tr)
    (blbrX, blbrY) = midpoint(bl, br)
    (tlblX, tlblY) = midpoint(tl, bl)
    (trbrX, trbrY) = midpoint(tr, br)
    cv2.circle(orig, (int(tltrX), int(tltrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(blbrX), int(blbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(tlblX), int(tlblY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(trbrX), int(trbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    dA = dist.euclidean((tltrX, tltrY), (blbrX, blbrY))
    dB = dist.euclidean((tlblX, tlblY), (trbrX, trbrY))
    if pixelsPerMetric is None:
        pixelsPerMetric = dB / width
    dimA = dA / pixelsPerMetric
    dimB = dB / pixelsPerMetric
    cv2.putText(orig, "{:.1f}in".format(dimA),
        (int(tltrX - 15), int(tltrY - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.65, (255, 255, 255), 2)
    cv2.putText(orig, "{:.1f}in".format(dimB),
        (int(trbrX + 10), int(trbrY)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.65, (255, 255, 255), 2)
    cv2.imshow("Image", orig)
    cv2.waitKey(0)

这段代码可以实现轮廓检测、轮廓排序和真实长度计算。