Python OpenCV findContours()函数与drawContours()函数用法

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我用的Python3.6，OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样，OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。

本文说白了就是个简单的查找轮廓，并且绘制轮廓。简单说一下这俩个函数用法。

函数cv2.findContours()有三个参数。第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。而返回值根据OpenCV版本不同也不一样，但这俩个版本都会返回一个元组。OpenCV2.x版本第一个元素是轮廓，，而在OpenCV3.x中第二个才是轮廓。这个轮廓是一个列表，每个列表元素代表着一个轮廓。
cv2.findContours()第二个参数有什么用？对于轮廓来说可能还包含父子关系，也就是说一个轮廓里面可能还包含着其他轮廓（比如说房子的轮廓可以包含一个矩形的窗户，则房子为父，窗户为子，而窗户里可能有个人的头，这又是一种父子关系），这其中的层次结构可以通过对第二个参数设置来选择是否获取。
在这幅图中，给这几个形状编号为 0-5。 2 和 2a 分别代表最外边矩形的外轮廓和内轮廓。在这里边轮廓 0， 1， 2 在外部或最外边。我们可以称他们为（组织结构）0 级，简单来说就是他们属于同一级。接下来轮廓 2a。我们把它当成轮廓 2 的子轮廓。它就成为（组织结构）第1 级。同样轮廓 3 是轮廓 2 的子轮廓，成为（组织结构）第 3 级。最后轮廓4,5 是轮廓 3a 的子轮廓，成为（组织结构） 4 级（最后一级）。按照这种方式给这些形状编号。而在OpenCV有哪些参数可选呢？
RETR_LIST 从解释的角度来看，这中应是最简单的。它只是提取所有的轮廓，而不去创建任何父子关系。
RETR_EXTERNAL 如果你选择这种模式的话，只会返回最外边的的轮廓，所有的子轮廓都会被忽略掉。
RETR_CCOMP 在这种模式下会返回所有的轮廓并将轮廓分为两级组织结构。
RETR_TREE 这种模式下会返回所有轮廓，并且创建一个完整的组织结构列表。它甚至会告诉你谁是爷爷，爸爸，儿子，孙子等。
findContours()第三个参数什么意思呢？如果设为cv2.CHAIN_APPROX_NONE，，表示边界所有点都会被储存；而如果设为cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 会压缩轮廓，将轮廓上冗余点去掉，比如说四边形就会只储存四个角点。
函数cv2.drawContours()被用来绘制轮廓。第一个参数是一张图片，可以是原图或者其他。第二个参数是轮廓，也可以说是cv2.findContours()找出来的点集，一个列表。第三个参数是对轮廓（第二个参数）的索引，当需要绘制独立轮廓时很有用，若要全部绘制可设为-1。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。

还有在使用OpenCV查找轮廓时，为了更准确，需要进行二值化处理：阈值化处理或者进行Canny边缘检测。查找轮廓的函数会修改原始图片，当需要使用原始图片时得注意。并且在OpenCV中查找轮廓就像在黑色背景中找白色背景，所以要找的物体应该是白色，而背景是黑色（来源于OpenCV官方教程中文版）。下面上代码：

import numpy as np
import cv2

#读取图片
img = cv2.imread('city.jpg')
#二值化，canny检测
binaryImg = cv2.Canny(img,50,200)

#寻找轮廓
#也可以这么写：
#binary,contours, hierarchy = cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
#这样，可以直接用contours表示
h = cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
#提取轮廓
contours = h[0]
#打印返回值，这是一个元组
print(type(h))
#打印轮廓类型，这是个列表
print(type(h[1]))
#查看轮廓数量
print (len(contours))

#创建白色幕布
temp = np.ones(binaryImg.shape,np.uint8)*255
#画出轮廓：temp是白色幕布，contours是轮廓，-1表示全画，然后是颜色，厚度
cv2.drawContours(temp,contours,-1,(0,255,0),3)

cv2.imshow("contours",temp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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注意由于是OpenCV3，所以返回值只有一个。如果是2.x则是需要俩个返回值，不然会报错。下面放图：