轮廓检测
轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
实现
使用方式如下：
import cv2
img = cv2.imread("./test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)需要注意的是cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图，参见4、5两行。第六行是检测轮廓，第七行是绘制轮廓。
结果
原图如下：
检测结果如下：
注意，findcontours函数会“原地”修改输入的图像。这一点可通过下面的语句验证：
cv2.imshow("binary", binary)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.imshow("binary2", binary) 执行这些语句后会发现原图被修改了。
cv2.findContours()函数
函数的原型为
cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])
opencv2返回两个值：contours：hierarchy。注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy
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
返回值
cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。
contour返回值
cv2.findContours()函数首先返回一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。这个概念非常重要。在下面drawContours中会看见。通过
print (type(contours)) print (type(contours[0])) print (len(contours))
可以验证上述信息。会看到本例中有两条轮廓，一个是五角星的，一个是矩形的。每个轮廓是一个ndarray，每个ndarray是轮廓上的点的集合。
由于我们知道返回的轮廓有两个，因此可通过
cv2.drawContours(img,contours,0,(0,0,255),3)
和
cv2.drawContours(img,contours,1,(0,255,0),3)
分别绘制两个轮廓，关于该参数可参见下面一节的内容。同时通过
print (len(contours[0])) print (len(contours[1]))
输出两个轮廓中存储的点的个数，可以看到，第一个轮廓中只有4个元素，这是因为轮廓中并不是存储轮廓上所有的点，而是只存储可以用直线描述轮廓的点的个数，比如一个“正立”的矩形，只需4个顶点就能描述轮廓了。
hierarchy返回值
此外，该函数还可返回一个可选的hiararchy结果，这是一个ndarray，其中的元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。
通过
print (type(hierarchy)) print (hierarchy.ndim) print (hierarchy[0].ndim) print (hierarchy.shape)
可以看出，hierarchy本身包含两个ndarray，每个ndarray对应一个轮廓，每个轮廓有四个属性。
轮廓的绘制
OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
cv2.drawContours()函数
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]]])