- 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)参数：
image：寻找轮廓所使用的图像。（寻找过程不修改此图像）
mode：模式。
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，上一层为外边界，内层为内孔的边界。如果内孔内还有连通物体，则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。
method：轮廓近似方法。
cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素坐标xy分别之差最大为1；
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE同一条直线（水平、垂直和对角线段），只保留端点坐标，例如一个矩形轮廓只需要4个点来保存轮廓信息；
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 不太懂
cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 不太懂
返回值：
contours：点集形式存储的轮廓信息，vector数组，python中是个list
hierarchy：【输出可选】，是个vector数组，python中是list。包含有关图像拓扑的信息。它具有与轮廓数量一样多的元素。对于每个第 i 个等高线轮廓 [i]，元素层次结构 [i][0]、层次结构 [i][1]、层次结构 [i][2] 和层次结构 [i][3] 分别在同一层次结构级别（第一个子轮廓和父轮廓）的下一个和上一个轮廓的轮廓中设置为 0 的索引。如果对于轮廓 i，没有下一个、上一个、父或嵌套的轮廓，则层次结构 [i] 的相应元素将为负数。
快速使用
contours = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)2.画出轮廓
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness, lineType, hierarchy, maxLevel, offset)参数：
image：绘制轮廓的目标图像
contours：所要绘制的轮廓（数据类型为list）
contourIdx：绘制轮廓list中哪一条轮廓，-1表示绘制所有。
color：绘制出的线条颜色。数据格式为bgr元组。如蓝色（255, 0, 0）
thickness线条粗细（整型）
linetype：线形。一般用不到。cv2.LINE_AA为抗锯齿线
hierarchy：有关层次结构的【可选】信息。仅当只想绘制某些轮廓时才需要它
maxLevel：绘制轮廓的最大标高。如果为 0，则仅绘制指定的轮廓。如果为 1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。如果为 2，则函数绘制轮廓、所有嵌套轮廓、所有嵌套到嵌套轮廓等。【仅当有层次结构可用时】，才会考虑此参数。
offset：【可选】轮廓偏移参数。按指定的轮廓移动所有绘制的轮廓
无返回值。
快速使用
cv2.drawContours(img, contours, -1, (255,255,0), 2)有时候会用for循环把cv2.findContours()返回轮廓contours拆开为一个个的contour，拆开前后都是list点集，故都可以送入此函数绘制
3.轮廓外接矩形
获取外接正方形
x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours) # 传入轮廓list
# 返回值为坐标和宽高获取外接矩形
rect = cv.minAreaRect(contours) # 传入轮廓list
# 返回旋转矩形
# 返回值rect包含重心坐标(x, y), 宽高(width, height), 旋转角度
# 前两个为元组，最后旋转角度为浮点查找旋转矩形的四个点
box = cv2.boxPoints(rect) # 查找旋转矩形的四个点。传入rect为旋转矩形
# 返回值box为包含四个点的list，浮点型返回的box点集，查找角点示例
# 获取四个顶点坐标
left_point_x = np.min(box[:, 0])
right_point_x = np.max(box[:, 0])
top_point_y = np.min(box[:, 1])
bottom_point_y = np.max(box[:, 1])快速应用
rect = cv2.minAreaRect(contours)
center, size, rotation = rect # 可拆开
box = cv2.boxPoints(rect) # 查找旋转矩形的四个点。
box = np.int0(box) # 浮点转为整型
cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)二者区别：绿线表示外接正方形，红线表示外接矩形
4.轮廓近似
approx = cv2.approxPolyDP(contours,epsilon, closed)
# 返回值approx与contours类型一样
# 传入参数：1.轮廓点集；2.轮廓近似精度（double）；3.所近似出的轮廓线是否闭合（bool）举例：（最左侧为原图）
epsilon = 0.1*cv.arcLength(cnt,True)
approx = cv.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)下面，在第二张图片中，绿线显示了精度 epsilon = 10% 时的近似曲线。第三幅图显示了精度 epsilon = 1% 时的情况。
