OpenCV轮廓检测及绘制

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉方面的功能。其中，轮廓检测和绘制是OpenCV中的一个重要功能，可以用于物体识别、目标跟踪等应用。

轮廓检测是指在图像中找到物体的边缘，然后用一系列连续的点来表示边缘的形状。在OpenCV中，可以使用cv2.findContours()函数来进行轮廓检测。该函数的参数包括二值化图像、轮廓检测模式和轮廓逼近方法等。

下面是一个示例代码，演示如何使用OpenCV进行轮廓检测和绘制：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。接着使用cv2.findContours()函数进行轮廓检测，并将结果保存在contours变量中。最后使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓，并将结