我想找到图片中的闭合圈，然后填充颜色
所需要的cv函数：
1。OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。
contours,hierarchy = cv2.findContours(image,mode,methde)
??image： 为检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果原图为彩色的，必须转为灰度图，并通过二值化阈值处理。
??mode： 轮廓的检索模式，具体如下。
| 参数值 | 含义 |
| cv2.RETR_EXTERNAL | 只检测外轮廓 |
| cv2.RETR_LIST???????????????? | 检测所有轮廓，但不建立层次关系 |
| cv2.RETR_CCOMP | 检测所有轮廓，并建立俩级层次关系 |
| cv2.RETR_TREE | 检测所有轮廓，并建立树状结构的层次关系 |
? methode：检测轮廓时使用的方法，具体如下
| 参数值 | 含义 |
| cv2.CHAIN_APPROX_NONE | 存储轮廓上的所有点 |
| cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE | 只保存水平，垂直或对角线轮廓的端点 |
| cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 | Ten-Chinl 近似算法中的一种 |
| cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS | Ten-Chinl 近似算法中的一种 |
返回值：
?contours：检测出的所有轮廓，list类型，每一个元素都是某个轮廓的像素坐标点
?hierarchy：轮廓之间的层次关系
2 。 OpenCV提供了drawContours()方法专门来绘制这些轮廓。drawContours()方法如下：
image = cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness, lineTypee, hierarchy, offse)参数说明：
image：被绘制轮廓的原始图像，可以是多通道图像
contours：findContours()方法得出的轮廓列表
contourIdx：绘制轮廓的索引，如果为-1则绘制所有轮廓
color：绘制的颜色，使用BGR格式
thickness：可选参数，画笔的粗细程度，如果为 -1 则绘制实心圆
lineTypee：可选参数，绘制轮廓的线型
hierarchy：可选参数，findContours()方法得出的层次关系
maxLevel：可选参数，绘制轮廓的层次深度，最深绘制第maxlevel 层
offse：可选参数，偏移量，可以改变绘制结果的位置
返回值：
image：同参数中的image，方法执行后原始图像中就包含绘制的轮廓了，可以?不适用此返回值保存结果。
原图
?填充后的图像
程序实现
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('1/2.jpg')
# 反转 黑白变换 一般不需要这一步，我这张图片是在找轮廓的时候有图像的四个边也会
# 被当成轮廓，所以我先反转一下黑白交换
black = 255 - img
# 彩图转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(black, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 转为二值图像
t, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 找到所有轮廓，记录轮廓的每一个点
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
area = []
for k in range(len(contours)):
area.append(cv2.contourArea(contours[k]))
# 轮廓索引
max_idx = np.argsort(np.array(area))
mask = img.copy()
# 按轮廓索引填充颜色
for idx in max_idx:
# 填充轮廓
mask = cv2.drawContours(mask, contours, idx, (0, 0,255), cv2.FILLED)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()