1.查找轮廓
OpenCV中查找轮廓就是黑色背景中找白色物体，即要找到的对象应该是白色，背景应该是黑色。
主要使用cv.findCounters()函数。
cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])
参数如下：
- image：寻找轮廓的图像
- mode：表示轮廓的检索模式，具体如下：
| 参数名称 | 含义 |
|---|---|
| cv2.RETR_EXTERNAL | 表示只检测外轮廓 |
| 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，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，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：轮廓的近似办法，具体如下：
| 参数名称 | 含义 |
|---|---|
| cv2.CHAIN_APPROX_NONE | 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1 |
| cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE | 压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息 |
| cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS | 使用teh-Chinl chain 近似算法 |
- 返回值：返回两个值，一个是轮廓本身，一个是每条轮廓对应的属性。
2.轮廓绘制
主要使用cv.drawCounters()函数实现。
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]]])
参数如下：
- image：指明在哪幅图像上绘制轮廓
- contours：轮廓本身，在Python中是一个list
- contourIdx：指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓
- color：指定绘制出来的轮廓是什么颜色
- thickness：表明轮廓线的宽度，如果是-1（cv2.FILLED），则为填充模式
代码示例:
import cv2 as cv
img = cv.imread('C:\\Users\\dell\\Desktop\\prac files\\logo1.jpg')
img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.namedWindow("prac", 0)
ret, dst = cv.threshold(img_gray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv.findContours(dst, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 0), 10)
cv.imshow("prac", img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
