目标

• 理解什么是轮廓
• 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()

什么是轮廓

轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。

• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。
• 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。
• 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。

让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓：

注意：我们后边会对第二和第三个参数，以及层次结构进行详细介绍。在那之前，例子中使用的参数值对所有图像都是适用的。

怎样绘制轮廓

在一幅图像上绘制所有的轮廓：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

img = cv2.imread(r'/Documents/2d36d7c607b0f923a9aa3ef1a7b274cb.jpg')
# 转为灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 把原图二值化——选取一个全局阈值`thresh`，然后根据全局阈值将一幅灰度图二值化，将灰度图img中灰度值小于阈值的点置0，灰度值大于175的点置255
ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, 0)
# 检测图像连通区（输入为二值化图像）
contours, heirarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
# 绘制寻找到的轮廓线（在原始图像上绘制轮廓线）
img_contours = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
plt.imshow(img_contours)

概述：
寻找一个二值图像的轮廓。注意黑色表示背景，白色表示物体，即在黑色背景里寻找白色物体的轮廓

概述
绘制轮廓线或者填充轮廓