python&opencv轮廓检测及cv2.threshold，cv2.findContours，cv2.cvtColor，cv2.drawContours函数_python opencv threshold findcontours-优快云博客

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这篇博客介绍了如何使用OpenCV库进行轮廓检测，重点讲解了cv2.threshold、cv2.findContours、cv2.cvtColor和cv2.drawContours等关键函数的用法，并提供了相关代码示例。

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对与轮廓检测就是cv2.threshold，cv2.findContours，cv2.cvtColor，cv2.drawContours这几个函数的调用。下面就是代码及对这几个函数的解释：

import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((200,200),dtype = np.uint8 )#构造一个两百行两两百列的矩阵

img[50:150,50:150]= 225  #把50到150行和50到150列赋值为225

# cv2.imshow('img',img)
# cv2.waitKey()

ret ,thresh = cv2.threshold('img',127,255,0)#选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像
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cv2.threshold() 函数解释
这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常用的有： 
• cv2.THRESH_BINARY（黑白二值） 
• cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转） 
• cv2.THRESH_TRUNC （得到的图像为多像素值） 
• cv2.THRESH_TOZERO 
• cv2.THRESH_TOZERO_INV 
该函数有两个返回值，第一个retVal（得到的阈值值（在后面一个方法中会用到）），第二个就是阈值化后的图像。 
'''

image,contours ,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
'''
cv2.threshold函数的解释
参数
第一个参数是寻找轮廓的图像；
第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）：
    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