cv2.findContours()函数用法

opencv中

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])  → image, contours, hierarchy

image-寻找轮廓的图像；

mode-轮廓的检索模式：
    cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
    cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
    cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
    cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。

method-为轮廓的近似办法：
    cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，

例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
    cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

返回值

cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身(countours)，还有一个是每条轮廓对应的属性(hierarchy)。

cv2.findContours()函数首先返回一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。这个概念非常重要。在下面drawContours中会看见。通过

 print (type(contours))
 print (type(contours[0]))
 print (len(contours))

每个轮廓是一个ndarray，每个ndarray是轮廓上的点的集合。

由于我们知道返回的轮廓有两个，因此可通过

 cv2.drawContours(img,contours,0,(0,0,255),3)

和

 cv2.drawContours(img,contours,1,(0,255,0),3)

分别绘制两个轮廓

 print (len(contours[0]))
 print (len(contours[1]))