cv2.findContours()
[image,] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
轮廓检索方式：
轮廓近似方法：
二.绘制轮廓
cv2.drawContours()
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
轮廓搜索Cv2的方法。findContours用于查找轮廓。代码示例如下:
Cr、t = cv2。cv2 findContours (b。retr_tree cv2.chain_approx_simple) #
第三个参数定义了轮廓的近似方式
在上述函数的参数中，第一个参数是二值化矩阵，第二个参数是获得轮廓的方式，第三个参数是定义轮廓的近似方式。
搜索大纲
Cv2方法。FindContours用于查找contours。代码示例如下:
Cr t等于cv2。Cv2 findContours (b. retr_tree Cv2 .chain_approx_simple) #
第三个参数定义了轮廓的近似方式
上述函数的参数中，第一个参数是二值化矩阵，第二个参数是获取轮廓的方式，第三个参数是定义轮廓的近似方式。
当你完成图像分割之后，图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓。
补充 ：
再不少场景中，找轮廓的最小外接矩形是基本需求，opencv中minAreaRect得到的是一个带有旋转角度信息的rect，可以使用cv2.boxPoints(rect)来将其转为矩形的四个顶点坐标(浮点类型).你也可以使用cv2.polylines来绘制这样的轮廓信息
注意findContours参数的变化，在opencv4中，返回值只有contours和hierarchy ，这一点与opencv3中不同。对与轮廓的层级结构，比较难用，虽然可以通过轮廓的层级结构来进行索引你需要的轮廓，不过对于大部分机器视觉应用场景，二值化的结果有时候很难预料，单单通过这种层级关系索引，非常容易出错。所以，只找最外部结构的 cv2.RETR_EXTERNAL 是不是真香呢？
处理cv2.approxPolyDP()外，你也可以使用cv2.convexHull来求轮廓的近似凸包，其中凸形状内部--任意两点连线都在该形状内部。
clockwise :默认为False,即轮廓为逆时针方向进行排列；
returnPoints :设置为False会返回与凸包上对应的轮廓的点索引值，设置为True，则会返回凸包上的点坐标集，默认为True
对于opencv-python的提取图像轮廓部分有问题欢迎留言， Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。
