【第17节】OpenCV轮廓初识
目标
1、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- -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超白色物体。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:
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。返回值有三个，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是(轮廓的)层析结构。轮廓(第二个返回值)是一个Python列表，其中存储这图像中的所有轮廓。每一个轮廓都是一个Numpy数组，包含对象边界点(x, y )的坐标。
2、怎样绘制轮廓
函数CV2.drawContours(可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数轮廓，一个Python列表；第二个参数是轮廓的索引(在绘制独立轮廓是很有用，当设置为-1时绘制所有轮廓)。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度等。
在一幅图像.上绘制所有的轮廓:
结果：
3、轮廓的近似方法
这是函数CV2.findCountours()的第三个参数。它到底代表什么意思呢?
上边我们已经提到轮廓是一个形状具有相同灰度值的边界。它会存贮形状边界上所有的(x,y)坐标。但是需要将所有的这些边界点都存储吗?这就是这个参数要告诉函数CV2.findContours的。这个参数如果被设置为CV2.CHAIN APPROX NONE,所有的边界点都会被存储。但是我们真的需要这么多点吗?例如，当我们找的边界是一条直线时。你用需要直线上所有的点来表示直线吗?不是的，我们只需要这条直线.的两个端点而已。这就是CV2.CHAIN APPROX_ SIMPLE要做的。它会将轮廓_上的冗余点都去掉，压缩轮廓，从而节省内存支。
