翻译及二次校对：cvtutorials.com
目标
- • 理解什么是轮廓线。
- • 学习查找轮廓、绘制轮廓等。
- • 你将看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()
什么是轮廓线？
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。
- • 为了获得更好的准确性，使用二进制图像。因此，在寻找轮廓线之前，应用阈值或Canny边缘检测。
- • 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像了。
- • 在OpenCV中，寻找轮廓线就像从黑色背景中寻找白色物体。所以请记住，要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。
让我们来看看如何找到二进制图像的轮廓线。
代码语言：javascript复制import numpy as np
import cv2 as cv
im = cv.imread('test.jpg')
imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv.findContours()函数中有三个参数，第一个是源图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓逼近方法。然后它输出轮廓线和层次结构。轮廓线是一个包含图像中所有轮廓线的Python列表。每个单独的轮廓线是一个Numpy数组，包含物体边界点的（x,y）坐标。
注意:我们将在后面详细讨论第二个和第三个参数以及层次结构。在那之前，代码样本中给它们的值对所有的图像都能正常工作。
如何绘制轮廓线？
为了绘制轮廓线，我们使用了cv.drawContours函数。它也可以用来绘制任何形状，只要你有它的边界点。它的第一个参数是源图像，第二个参数是轮廓线，应该以Python列表的形式传递，第三个参数是轮廓线的索引（在绘制单个轮廓线时很有用。 要绘制所有轮廓线，传递-1），其余参数是颜色、厚度等。
- • 绘制一幅图像中的所有轮廓线。
cv.drawContours(img, contours,-1,(0,255,0),3) - • 要画一个单独的轮廓，比如说第4个轮廓。
cv.drawContours(img, contours,3,(0,255,0),3) - • 但在大多数时候，下面的方法会很有用。
cnt = contours[4]cv.drawContours(img,[cnt],0,(0,255,0),3)注意事项:最后两种方法是一样的，但是你会发现最后一种方法更有用。
轮廓线逼近法
这是cv.findContours函数的第三个参数。它实际上表示什么呢？
上面我们说过，轮廓线是具有相同灰度的形状的边界。它存储了一个形状的边界的（x,y）坐标。但它是否存储了所有的坐标？这是由这个轮廓逼近方法指定的。
如果你传递cv.CHAIN_APPROX_NONE，所有的边界点都会被存储。但实际上我们需要所有的点吗？例如，你找到了一条直线的轮廓。你需要这条线上的所有点来表示这条直线吗？不，我们只需要那条线的两个端点。这就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE的作用。它删除了所有多余的点并压缩了轮廓，从而节省了内存。
下面是一个矩形的图片，演示了这个技术。只要在轮廓线数组中的所有坐标上画一个圆（用蓝色画）。第一张图片显示了我用cv.CHAIN_APPROX_NONE得到的点（734个点），第二张图片显示了用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE的点（只有4个点）。看，它节省了多少内存！！！。
