概述
首先大家可以对OpenCV有个初步的了解，可以参考：简单了解OpenCV
轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。
在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。
import cv2 #读入图片 img = cv2.imread("1.png") # 必须先转化成灰度图 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINAEY) # 寻找轮廓 contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 画出轮廓，-1,表示所有轮廓，画笔颜色为(0,0)，即Green，粗细为3 cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0),3) # 显示图片 cv2.namedWindow("Contours",cv2.NORMAL_WINDOW) cv2.imshow("Contours",img) # 等待键盘输入 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
总结
本文实例涉及对图片的一些简单处理，比如图片的读取，灰度显示，二值化等，大家可以参考。
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总结
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