python opencv 图像轮廓

# 轮廓可以被简单解释为一个连接所有连续点的曲线（沿边界），有同样的颜色和亮度。轮廓在做形状分析和目标检测与识别都很有用。

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('zhua.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,100,255,0)#findContours函数修改原图
#cv2.findContours()函数的三个参数,第一个是原图，第二个是轮廓获取方式，第三个是轮廓近似方法。
img, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

cv2.imshow('image2',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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建立一个等级树结构的轮廓。

第三个参数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

https://blog.youkuaiyun.com/hjxu2016/article/details/77833336/