“Python-OpenCV初体验：简单实现颜色识别与轮廓绘制”

一、引言

图像处理技术在现代科技中扮演着重要角色，但对于初学者来说，掌握这些技术可能显得有些复杂。在这篇博客中，我们将带你一步步了解如何利用Python和OpenCV来识别图像中的颜色并绘制轮廓。通过简明的实验原理和代码示例，你将学会如何在实际项目中应用这些基础技术。

二、实验原理

找到轮廓：使用cv2.findContours()函数找到图像中的轮廓。轮廓是图像中具有相同颜色或灰度值的所有连续点。

绘制轮廓：使用cv2.drawContours()函数在原始图像上绘制找到的轮廓。

三、实验代码

3.1 功能简介

contours,hierarchy = cv2.findContours(image，mode，method)

用于在二值图像中检测轮廓。轮廓可以看作是将相同颜色或灰度级别的所有连续点（沿边界）连接起来的曲线。

3.2 参数详解

image：表示输入的二值化图像。

mode：表示轮廓的检索模式。有以下几种：
cv2.RETR_EXTERNAL: 只检索最外层的轮廓。
cv2.RETR_LIST: 检索所有的轮廓，但不建立层级关系。
cv2.RETR_CCOMP: 检索所有轮廓，并将它们组织成两层：顶层是外部边界，第二层是内部孔洞的边界。
cv2.RETR_TREE: 检索所有轮廓，并重构嵌套轮廓的完整层级。

method：轮廓的表示方法。有以下几种：
cv2.CHAIN_APPROX_NONE: 将所有的点连成线。
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 压缩水平的、垂直的和对角线段，只保留其端点。
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 和 cv2.CHAIN