内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理

目标
理解什么是轮廓
找轮廓、绘制轮廓
学习如下函数cv2.findContours(), cv2.drawContours()

什么是轮廓？
轮廓可以理解为将所有连续的像素点（沿着边界）连接咋我一起的曲线，这些像素有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体识别上有重要应用。

为了提高精确度、要使用二值图像。寻找轮廓前，要进行阈值化处理或者canny边缘检测
查找轮廓会修改原始图像，所以原始图像要备份
要找的物体应该是白色的，在黑色的背景当中
import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('3.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.imshow('res',image)

cv2.waitKey(0)
cv2.findContours()输入三个参数，第一个参数是输入图像，第二个参数是轮廓查找方式，第三个参数是轮廓近似方法。
返回值有三个，第一个是图像（二值），第二个是纯轮廓，第三个是轮廓层次

返回的纯轮廓是一个python的列表，此处存储所有图像中的轮廓，每一个轮廓都是numpy数组，包含检测物体边界点

如何绘制轮廓？
cv2.drawContours()函数来绘制轮廓，根据用户提供的边界点绘制任何形状。
输入参数为，原始图像，轮廓（列表），轮廓索引（绘制独立轮廓时有用，-1绘制所有轮廓）
，轮廓颜色，轮廓厚度等等。

在图像中绘制所有轮廓

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('1.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


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

cv2.imshow('res',img)

cv2.waitKey(0)

绘制第四个轮廓

import numpy as np

import cv2

im = cv2.imread('1.jpg')

imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

cv2.imshow('res',img)

cv2.waitKey(0)

多数情况下这样使用,与上面结果一样

import numpy as np

import cv2

im = cv2.imread('1.jpg')

imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnt = contours[3]

img = cv2.drawContours(im, [cnt], 0, (0,255,0), 3)

cv2.imshow('res',img)

cv2.waitKey(0)

轮廓近似方法

cv2.findCountours() 函数的第三个参数，是什么意思？
轮廓是形状具有相同灰度的边界值，在轮廓中会存储所有边界上的(x,y)坐标。但是不一定需要全部存储，这时用参数来控制。

参数在设置为 cv2.CHAIN_APPROX_NONE时所有边界点会被存储，但是事实上并不一定需要那么多，例如边界是一条直线时，你不需要直线上的所有点，有两个端点即可，这就是cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE参数提供的，它会去电多余的点。

奈斯，优秀