1.输入为二值图像，黑色为背景，白色为目标
2.该函数会修改原图像，因此若想保留原图像在，则需拷贝一份，在拷贝图里修改。
一.查找轮廓
cv2.findContours()
三个输入参数：输入图像（二值图像），轮廓检索方式，轮廓近似方法
1.轮廓检索方式
| cv2.RETR_EXTERNAL | 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，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息 |
| cv2.RETR_TREE | 建立一个等级树结构的轮廓 |
2.轮廓近似办法
| cv2.CHAIN_APPROX_NONE | 存储所有边界点 |
| cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE | 压缩垂直、水平、对角方向，只保留端点 |
| cv2.CHAIN_APPROX_TX89_L1 | 使用teh-Chini近似算法 |
| cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS | 使用teh-Chini近似算法 |
三个返回值：图像，轮廓，轮廓的层析结构
二.绘制轮廓
cv2.drawContours()
五个输入参数：原始图像，轮廓（python列表），轮廓的索引（当设置为-1时，绘制所有轮廓），画笔颜色，画笔大小
一个返回值：返回绘制了轮廓的图像
代码：
import cv2
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) binary , contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 输出为三个参数
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3) cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)