【翻译：OpenCV-Python教程】图像轮廓
⚠️由于自己的拖延症，3.4.3翻到一半，OpenCV发布了4.0.0了正式版，所以接下来是按照4.0.0翻译的。
⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Contours in OpenCV，附原文。这篇比较特殊，有多个小节组成，我把它们合在一起了。
轮廓：入门
目标
- 理解什么是轮廓。
- 学会找到轮廓，画出轮廓等等。
- 你会看到这些函数：cv.findContours()，cv.drawContours()
什么是轮廓？
轮廓可以简单地解释为（沿边界）连接所有的连续点的一条曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和目标检测、识别的重要工具。
- 为了更准确的找到图像，使用二元图像。在找轮廓之前，先对原图应用阈值法或者坎尼边缘检测。
- 从 OpenCV 3.2 开始， findContours() 这个函数不再修改原图。
- 在OpenCV中，寻找轮廓就像从黑色背景中寻找白色物体一样。因此记住，要找的对象应该是白色的而背景应该是黑色的。
让咱们来看看怎么在二元图像上找出轮廓：
import numpy as np
import cv2 as cv
im = cv.imread('test.jpg')
imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)可以看到，cv.findContours() 函数有三个参数，第一个是原图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似法。每个单独的轮廓是一个对象边界点坐标(x,y)的Numpy数组。
提示
我们稍后会讨论到第二第三参数以及关于层次结构的事情，在那之前，我们对它们给出的值都能获得一个不错的效果。
怎么画出轮廓？
要画出轮廓，就要用到 cv.drawContours 函数。它也可以被用来画任何的形状，只要你有那一组边界点。它的第一个参数是原图，第二个参数是Python list型的轮廓点，第三个参数是轮廓的编号（当你想要画一个单独的轮廓时有用，如果要画出所有轮廓，就传入-1）。还有其他参数是颜色、粗细等等。
- 要画图一张图像上所有轮廓
cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)- 要画一个单独的轮廓，比如第四个轮廓：
cv.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)- 但大多数情况下，以下的方法更有用：
cnt = contours[4]
cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3)提示
后两个方法是相同的，但继续看下去，你会发现最后这一种更有价值。
轮廓近似法
这是 cv.findContours 函数的第三个参数，它到底是什么意思呢？
之前我们提到，轮廓是具有相同强度的形状的边界。它存储了形状边界（上的点）的那些 (x,y) 坐标。但他是否保存了全部完整的边界（上的点）呢？这就由轮廓近似法这个参数来指定了。
如果你传入 cv.CHAIN_APPROX_NONE，所有的边界点都会被保存。但实际上，我们需要所有的点吗？比方说，你来找一条直线的轮廓。你需要这条直线上的全部的点来表示这条直线吗？当然不是，我们只需要那条直线的两个端点就够了。这就是我们要传入参数 cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE 来做的事。它移除了所有冗余的点，压缩了轮廓，从而节约了内存。
以下的矩形图演示了这个技术。只是在所有轮廓数组点的坐标上（用蓝色）都画一个圈。第一张用参数 cv.CHAIN_APPROX_NONE 得到的点（734 points）而第二张图像显示了使用参数 cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE 得到的点（只有4个点）。看它节约了多少内存！！
额外资源
练习
轮廓特征
目标
在这篇文章中，我们会学习
- 找出轮廓线的不同特征，如面积、周长、质心、边框等
- 你会遇到大量的与轮廓相关的函数
1. 图像矩
图像矩可以帮助你算出一些图像的特征，比如物体的质心，物体的面积等等。查看维基百科的页面，Image Moments。
函数 cv.moments() 给出计算的所有图像矩的字典。看下面：
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('star.jpg',0)
ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)
cnt = contours[0]
M = cv.moments(cnt)
print( M )从这个矩，你可以提取有用的数据，比如面积、质心等等。质心通过这个关系取到：Cx=M10M00 和 Cy=M01M00。这可以按照以下步骤来完成：
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])2. 轮廓面积
轮廓面积通过这个函数拿到 cv.contourArea()，或者通过图像矩 M['m00']。
area = cv.contourArea(cnt)3. 轮廓周长
它也被称为弧长。它可以用函数 cv.arcLength() 取到。第二个参数指定了其形状是否是一个封闭的轮廓（如果传Trued的话）或者只是一条曲线。
perimeter = cv.arcLength(cnt,True)4. 轮廓近似法
它把轮廓形状拟合成另外一个形状，拟合中使用的顶点的数量取决于我们指定的精度。这就是道格拉斯普克算法（译者注：它又叫迭代端点拟合算法，大家可以自行百度）查看维基百科的页面来了解算法和证明。
为了理解这东西，假设你试图在图像中找到一个正方形，但是由于图像中的一些问题，没有得到一个完美的正方形，而是得到了一个“坏的形状”（如下面的第一幅图像所示）。现在你可以用这个函数来拟合这个形状。在这个函数里，第二个参数称为epsilon（就是希腊字母的ε），是从轮廓到近似轮廓的最大距离。这是一个参数就决定了拟合精度。要得到正确的输出，需要明智地选择。
epsilon = 0.1*cv.arcLength(cnt,True)
approx = cv.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)以下第二张图，绿色的线条显示了epsilon = 10% 时候拟合曲线的长度。而第三图显示的是同样的操作在 epsilon = 1% 时的状况。而第三个参数则指定了拟合出来的曲线是否要闭合。
5. 凸包算法
凸包算法会看起来和轮廓近似算法有些相像，但它并非如此（有些情况下两者可能提供出相同的结果）。函数 cv.convexHull() 检测曲线的凸面瑕疵并且修正它。通常来说，凸曲线是那些总是向外突出的曲线，或者至少是扁平的曲线。而如果它是内凹的，我们就管他叫凸面瑕疵。例如说，看下面手的图像，红色的线条就是这张手图像的凸包。双面箭头标出的就是凸面瑕疵，是凸包与轮廓线的局部最大偏差。
关于它的语法有一点需要讨论：
hull = cv.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]参数细节：
- points 是我们传入的轮廓。
- hull 是输出值，通常我们都不管它。
- clockwise：导向标志。如果为 True，输出的凸包向着顺时针方向，否则向着逆时针方向。
- returnPoints：默认情况下，是True。然后它返回凸包点的坐标。如果为False，则返回与凸包点对应的轮廓点的索引（下标）。
因此，要得到上图所示的凸包，下面的步骤就足够了：
hull = cv.convexHull(cnt)但如果你想要找到凸面瑕疵，你需要传入 returnPoints = False。为了理解它，我们将取上面的矩形图像。首先我找出它的轮廓存入对象cnt。现在我用returnPoints = True找出它的凸包，得到[[234 202]]，[[51 202]]，[[51 79]]，[[234 79]]]这是矩形的四个角点。现在，如果用returnPoints = False做同样的操作，我得到以下结果:[[129]，[67]，[0]，[142]]。这些是轮廓中相应点的索引（下标）。例如，检查第一个值：cnt[129] =[[234, 202]]，这与（为True是的）第一个（点）结果相同（其他结果也一样）。
当我们讨论凸面瑕疵时，你会再次看到它。
6. 检测凸面
这有一个方法来检测一段曲线是凸还是凹，cv.isContourConvex()。它只返回 True 或者 False。没啥好多说的。
k = cv.isContourConvex(cnt)7. 边框
有两种类型的矩形边框。
7.a. 整齐的边框
它是一个整齐的矩形，不考虑物体的旋转，因此边框框出来的区域不会是最小的。它通过cv.boundingRect() 函数来获取。
令坐标 (x,y) 作为边框的左上角，并且 (w,h) 作为他的宽度和高度。
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)7.b. 旋转后的边框
在这，边界矩形是用最小面积绘制的，所以它还考虑了旋转。使用的方法是 cv.minAreaRect()。它返回一个 Box2D 结构包含了以下细节 - ( 中心 (x,y）、（宽度,高度）、旋转角度）。但要画出这个矩形，我们需要矩形的四个角落的点。
它们通过cv.boxPoints() 来获取。
rect = cv.minAreaRect(cnt)
box = cv.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)两种矩形都显示在了同一张图像中。绿色的矩形显示了普通的矩形边界，红色则是旋转之后的矩形边界。
8. 最小封闭圆
接下来我们要找出一个对象的外接圆，通过方法 cv.minEnclosingCircle()。它是一个完全盖住了物体，但面积最小的圆。
(x,y),radius = cv.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
cv.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)
9. 拟合一个椭圆
接下来是把对象拟合成一个椭圆。它返回的是，旋转后的矩形的内接椭圆。
ellipse = cv.fitEllipse(cnt)
cv.ellipse(img,ellipse,(0,255,0),2)
10. 拟合一条线段
类似地，我们可以将直线与一组点相匹配。下图包含一组白点。我们可以拟合出一条直线。
rows,cols = img.shape[:2]
[vx,vy,x,y] = cv.fitLine(cnt, cv.DIST_L2,0,0.01,0.01)
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)
cv.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)
Additional Resources
Exercises
轮廓属性
在这里，我们将学习提取一些常用的物体属性，如密实度，当量直径，遮罩图像，平均强度等。更多的特征可以在 Matlab regionprops documentation 中找到。
*(NB : 质心、面积、周长等等也属于这个范畴，但我们之前一节已经遇到过了。)*
1. 高宽比
它是物体边界矩形的宽高比。
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
aspect_ratio = float(w)/h2. 规模
规模是轮廓面积与边界矩形面积之比。
area = cv.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area3. 密实度
密实度是轮廓面积与其凸包面积的比值。
area = cv.contourArea(cnt)
hull = cv.convexHull(cnt)
hull_area = cv.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area4. 当量直径
当量直径是与轮廓面积相同的圆的直径。
area = cv.contourArea(cnt)
equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)5. 朝向
朝向是指物体指向的角度，以下的方法还给出了主轴、副轴的长度。
(x,y),(MA,ma),angle = cv.fitEllipse(cnt)6. 遮罩图像和像素点
有些情况下，我们可能需要构成那个物体的所有点，可以照以下方法做：
mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
cv.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
#pixelpoints = cv.findNonZero(mask)这有两种方案，其中之一是使用 Numpy 函数，另一个是使用 OpenCV 函数。（就是代码中最后注释的行）都能做同样的事情。结果也是一样的，但有一个小区别 Numpy 给出了坐标，以 **(row, column)** 的形式。然而 OpenCV 则以 **(x,y)** 格式给出了坐标。因此基本上，结果是可以互换的，记住 row = x 和 column = y。
7. 最大最小值及其位置
我们可以通过遮罩图像找到这些参数。
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(imgray,mask = mask)8. 平均颜色和平均强度
在这里，我们可以找到一个物体的平均颜色。也可以是物体在灰度模式下的平均强度。我们再一次用同样的遮罩图像来做。
mean_val = cv.mean(im,mask = mask)9. 极值点
极值点是指物体的最上面、最下面、最右边和最左边的点。
leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])比方说，如果我把它应用在一张印度地图上，我会得到以下的结果：
Additional Resources
Exercises
- 还有很多特征在 matlab regionprops doc 中。试着实现他们。
轮廓 : 更多函数
目标
在这一章中，我们将学习
- 凸面瑕疵以及如何找到凸面瑕疵
- 求点到多边形的最短距离
- 匹配不同的形状
理论和代码
1. 凸面瑕疵
在关于轮廓的第二节中，我们看到的啥叫凸包。任何物体到凸包的偏差，我们都可以认为这是凸面瑕疵。
OpenCV提供了一个现成的函数来找到这些凸面瑕疵，即 cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下：
hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv.convexityDefects(cnt,hull)提示
记住当我们要找凸包时，我们传入的参数必须是 returnPoints = False，才能找到凸性缺陷。
它返回一个数组，其中每行（数组元素）包含这些值 - [ 起点, 终点, 最远点, 到最远点的近似距离 ]。我们可以用图像把它可视化。我们画一条线连接起点和终点，然后在最远处画一个圆。记住，返回的前三个值是cnt的索引。所以我们必须从cnt中得到这些值。
import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('star.jpg')
img_gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255,0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh,2,1)
cnt = contours[0]
hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv.convexityDefects(cnt,hull)
for i in range(defects.shape[0]):s,e,f,d = defects[i,0]start = tuple(cnt[s][0])end = tuple(cnt[e][0])far = tuple(cnt[f][0])cv.line(img,start,end,[0,255,0],2)cv.circle(img,far,5,[0,0,255],-1)
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()然后，看下结果：
2. 点多边形测试
这个函数找到图像上某一点到轮廓的最短距离，当点在轮廓之外时，它返回的距离为负数，在轮廓里时返回的数值为正，在轮廓上是返回的值是零。
举个例子，我们可以用以下方法来检查点 (50,50) ：
dist = cv.pointPolygonTest(cnt,(50,50),True)在这个函数中，第三个参数是 measureDist。如果它为True，函数返回带符号的距离。如果它为False，它返回该点是否在轮廓之内 (它分别返回 +1, -1, 0)。
提示
如果你（只关心内外）不想查出距离，第三个参数一定要写False。因为在这算距离是个时间复杂度很高的操作。因此False会带来2-3倍速度的提升。
3. 匹配形状
OpenCV 哟个函数 cv.matchShapes() 令我们可以比较两个形状，或者两个轮廓，并且返回一个数值用来表示相似度。这个返回的数字越小，两个形状的相似度就越高。它是基于Hu-不变矩计算出来的数值，不同的测算方法在文档中有说明。(译者附：hu-不变矩是什么)
import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('star.jpg')
img_gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255,0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh,2,1)
cnt = contours[0]
hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv.convexityDefects(cnt,hull)
for i in range(defects.shape[0]):s,e,f,d = defects[i,0]start = tuple(cnt[s][0])end = tuple(cnt[e][0])far = tuple(cnt[f][0])cv.line(img,start,end,[0,255,0],2)cv.circle(img,far,5,[0,0,255],-1)
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()我尝试匹配以下给出的不同的形状：
我得到以下结果：
- 将图像A与自身进行匹配 0.0
- 匹配图像A和图像B 0.001946
- 匹配图像A和图像C 0.326911
看，即使图像旋转也不会对这个比较产生太大影响。
也看看这个：
胡氏不变矩（Hu-Moments）是平移、旋转和放缩不变的七个矩。第7个是偏斜量不变。可以使用cv.HuMoments()函数找到这些值。第7个是偏不变量。可以使用cv.HuMoments()函数找到这些值。
额外资源
练习
- 查阅有关于 cv.pointPolygonTest() 的文档。你可以找到一个漂亮的红蓝色图像，它表示从所有像素到白色曲线的距离。同样，外部的点也是红色的。轮廓边缘用白色标记。问题很简单。编写一个代码来创建这样的距离表示。
- 用函数 cv.matchShapes() 比较数字图像或者字母。(这是通往OCR(译者注：OCR，Optical Character Recognition，视觉字符识别)的简单一步)。
轮廓层级
目标
这次我们来学习轮廓的层次结构，就是说，轮廓中的父子关系。
理论
在之前的几篇关于轮廓的文章中，我们已经用到了OpenCV提供的几个和轮廓有关的函数。而当我们在图像中使用函数 cv.findContours() 来查找轮廓时，我们曾经穿过一个参数，轮廓检索模式。我们通常传的是cv.RETR_LIST 或者 cv.RETR_TREE 并且出来的效果还行。但它们到底是啥意思呢？
另外，在输出中，我们有三个数组，第一个是图像，第二个是咱们的轮廓，第三个我们管它叫层级hierarchy(请查看之前文章中写的代码)。 但我们在任何地方都从未使用过层级。那么这层级是什么，用来做什么呢？它与前面提到的函数参数有什么关系？
这就是我们要在这篇文章中解决的事情。
啥是层级？
通我们使用这函数 cv.findContours() 来检测一张图像中的物体，对吧？这些物体有时候会出现在不同地点吧，但在有些情况下，一些形状在另一些形状当中。就像嵌套的图形。如果那样的话，我们管外侧的叫父轮廓，内侧的叫子轮廓。这样的话，图像中的轮廓就彼此建立起了父子关系。我们可以确定一个轮廓是如何与其他轮廓相互关联的，比如，它是另一个轮廓的子轮廓，或者它是一个父轮廓等等。这种关系的表示被称为层级。
参考以下示例图像：
在这张图中，我们用数字0-5标记了一些形状。2 和 2a 表示边框的外侧轮廓和内侧轮廓。
在此，轮廓0，1，2是外侧或者外部。我们可以说，它们处于 层级-0 或者简单的说它们在 同一个层级。
接下来是 轮廓-2a。它可以被认为是 轮廓-2的子轮廓(或者反过来说，轮廓-2是轮廓-2a的父轮廓)。因此我们让它处于层级-1。类似的，轮廓-3 是轮廓-2的子轮廓并且处于在下一个层级中。最后轮廓 4,5 是 contour-3a 的子轮廓，并且处于最后一个层级。按这种方法，我们标记了所有的边框。我们可以说轮廓-4 是轮廓-3a 的第一个子轮廓(也可以是轮廓-5)。
我提这些事情是为了理解诸如 相同的层级，外部轮廓，子轮廓，父轮廓，第一个子轮廓等等，这些术语。现在我们进入OpenCV。
层级在OpenCV中的表示
所以每个轮廓都有它自己的信息关于它是什么层次结构，谁是它的子轮廓，谁是它的父轮廓等等。OpenCV将它表示为一个由四个值组成的数组：[Next, Previous, First_Child, Parent]
*"Next 表示在相同层级的下一个轮廓。"*
用我们图像中的轮廓-0来打个比方，它的下一个轮廓是哪一个呢？是轮廓-1。因此Next = 1。同样的对于轮廓-1，下一个轮廓是轮廓-2，Next = 2。
那轮廓contour-2又是个什么情况呢？在同一层级没有下一个轮廓了。因此Next = -1。那轮廓-4呢？它和轮廓-5在同一个层级。因此它下一个轮廓是轮廓-5，Next = 5。
*"Previous 表示在相同层级下的前一个轮廓。"*
和上面相同，轮廓-1的前一个轮廓是同一层级的轮廓-0。同样的，对于轮廓-2来说，前一个是轮廓-1。而轮廓-0没有前一个，所以它(Previous)的值就是-1。
*"First_Child 表示它的第一个子轮廓。"*
没必要多解释了。轮廓-2的子轮廓是轮廓-2a。所以它(First_Child)得到轮廓-2a的索引。而轮廓-3a呢？它有俩子轮廓，但我们只取到第一个子轮廓。也就是轮廓-4。所以轮廓-3a的First_Child = 4。
*"Parent 表示其父轮廓的索引。"*
它就是和First_Child相反。对轮廓-4和轮廓-5来说，父轮廓都是轮廓-3a。而轮廓-3a的父轮廓是轮廓-3，以此类推。
提示
如果没有父轮廓或者子轮廓，这个字段取-1。
现在我们了解了 OpenCV 里用来表示层级的形式，我们可以借助上面给出的图像来了解之前提到的OpenCV中的轮廓检索模式。比如像是 cv.RETR_LIST，cv.RETR_TREE，cv.RETR_CCOMP，cv.RETR_EXTERNAL 等等这些标志是什么意思？
轮廓检索模式
1. RETR_LIST
这是四种模式中最简单的模式(简单是指解释起来简单)。它简单的检索出所有的轮廓，但却不创建任何的父子关系。在这个规则下父子是等价的，它们仅仅是轮廓而已。意思就是说它们全都属于同一个层级。
因此，在这种规则下，层级数组的第三和第四项(第一子轮廓和父轮廓)总是返回-1。但是很明显，下一项和前一项会有所有轮廓对应的值。检查并验证一下。
下面是我得到的结果，每一行都是对应轮廓的层次细节。例如，第一行对应于轮廓0。下一个是轮廓1。所以Next = 1。没有上一个，所以Previous = -1。剩下的两个，如前所述，是-1。
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],[ 2, 0, -1, -1],[ 3, 1, -1, -1],[ 4, 2, -1, -1],[ 5, 3, -1, -1],[ 6, 4, -1, -1],[ 7, 5, -1, -1],[-1, 6, -1, -1]]])如果不使用任何层次结构特性，这是在代码中使用的最佳选择。
2. RETR_EXTERNAL
如果使用此标志，它只返回最外部的轮廓。所有的子轮廓都被抛弃了。我们打个比方可以说，按照这个法律，只有一家之中的最长者被照顾到了，它完全不考虑这个家族的其他成员 :)。
所以，在我们的图像中，有多少最外部的轮廓呢？就是说在层级-0的轮廓有多少？就三个，它们是轮廓0,1,2，对吧？现在尝试用这个标识来搜索轮廓。在这里，给每个元素的值与上面相同。并与上述结果进行了比较。下面是我得到的：
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],[ 2, 0, -1, -1],[-1, 1, -1, -1]]])如果只想提取外部轮廓，可以使用此标志。它在某些情况下可能更好用。
3. RETR_CCOMP
这个标识检索This flag retrieves all the contours and arranges them to a 2-level hierarchy. ie external contours of the object (ie its boundary) are placed in hierarchy-1. And the contours of holes inside object (if any) is placed in hierarchy-2. If any object inside it, its contour is placed again in hierarchy-1 only. And its hole in hierarchy-2 and so on.
此标志检索所有轮廓，并将其排列到一个两级层次结构中。就是说，物体的外部轮廓(即其边界)被置于层次-1中。对象内部的孔洞轮廓(如有)放在层次-2中。如果其中有任何对象，则将其轮廓又放置在层级-1。它的孔洞轮廓在层级-2。
想象一个图像，在黑色的背景上有个很大的白色0。这个0的外圈，属于层级-1，而0的内圈则属于层级-2。
我们可以用一张图来简单解释它，我已经用红色标注了轮廓的顺序，用绿色标注了它们所属的层次结构(1或者2)。标注的顺序和OpenCV检测轮廓的顺序一样。
来考虑第一个(译者注：上图中红色标为0的)轮廓，就是轮廓-0。它属于层级-1。它有两个洞，轮廓1和2，它们都属于层级-2。因此对于轮廓-0来说，同层级的下一个轮廓是轮廓-3，没有前一个轮廓，第一个子轮廓是属于层级-2的轮廓-1，没有父轮廓，因为它在层级-1里。因此它的层级数组是[3,-1,1,-1]。
现在说说轮廓-1。它属于层级-2。同层级（在轮廓-1的父子关系下）的下一个是轮廓-2，没有前一个，没有子轮廓，但父轮廓是轮廓-0。因此数组是[2,-1,-1,0]。
类似的，轮廓-2：它在层级-2，在同一层级没有下一个轮廓，前一个轮廓是轮廓-1，没有子轮廓，父轮廓是轮廓-0。所以轮廓数组是 [-1,1,-1,0]。
轮廓-3：在层级-1的下一个轮廓是轮廓-5，前一个是轮廓-0，子轮廓是轮廓-4，父轮廓没有。数组是 [5,0,4,-1]。
轮廓-4：在层级-2轮廓-3之下，没有兄弟轮廓，没有下一个轮廓，没有子轮廓，父轮廓是轮廓-3。数组是[-1,-1,-1,3]。
剩下的你可以自己搞定。我得到的最终结果如下：
>>> hierarchy
array([[[ 3, -1, 1, -1],[ 2, -1, -1, 0],[-1, 1, -1, 0],[ 5, 0, 4, -1],[-1, -1, -1, 3],[ 7, 3, 6, -1],[-1, -1, -1, 5],[ 8, 5, -1, -1],[-1, 7, -1, -1]]])4. RETR_TREE
还剩下这最后一家伙，完美先生。它检索全部的轮廓，并且构建一个完整的家谱。它甚至会告诉你，谁是爷爷，爸爸，儿子，孙子，甚至超过... :)
我用上面的图像来做例子，按照 cv.RETR_TREE 重新谢了代码。根据OpenCV给出的结果对轮廓线进行重新排序并进行分析。同样，红色字母表示轮廓号，绿色字母表示层次顺序。
拿轮廓-0来说：在层级-0，下一个同级轮廓是轮廓-7，没有前一个轮廓，子轮廓是轮廓-1，无父轮廓。因此数组是 [7,-1,1,-1]。
拿轮廓-2来说：在层级-1，没有其他轮廓在同一层。因此没有前一个(和后一个)。子轮廓是轮廓-3，父轮廓是轮廓-1.因此数组是[-1,-1,3,1]。
剩下的，靠你自己啦。以下是完整答案：
>>> hierarchy
array([[[ 7, -1, 1, -1],[-1, -1, 2, 0],[-1, -1, 3, 1],[-1, -1, 4, 2],[-1, -1, 5, 3],[ 6, -1, -1, 4],[-1, 5, -1, 4],[ 8, 0, -1, -1],[-1, 7, -1, -1]]])额外资源
练习
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1.图像轮廓查找识别与绘制图像轮廓 1.1 什么是图像轮廓 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线. 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. 轮廓的作用: 用于图形分析 物体的识别和检测 注意 ...
- 【opencv】(6) 图像轮廓处理
各位同学好,今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓,以及对轮廓的一些其他操作.内容有: (1)轮廓检测:cv2.findContours():(2)轮廓绘制:cv2.drawContours ...
- 利用python提取图像轮廓
from PIL import Imagefrom pylab import * # 读取图像到数组中 # convert('L')表示将RGB转换为L模式,表示像素点在[0,255]之间im = a ...
- OpenCV：07图像轮廓
图像轮廓 什么是图形轮廓 查找轮廓 绘制轮廓 计算轮廓的面积和周长 轮廓面积 轮廓周长 多边形逼近 凸包 轮廓拟合 外接矩形 最小外接矩形 最大外接矩形 外接圆 边缘检测`Canny` 霍夫变换 直线 ...
- opencv python教程简书_OpenCV-Python系列二：常用的图像属性
对于图像,我们经常需要知道关于图像的特殊属性,比如宽度,高度,面积,像素点数目等等,那么在opencv-python中,这些信息如何获取呢? 本文结构: 1.基本图像属性 2. 对于opencv中的特 ...
- OpenCV Python教程（1、图像的载入、显示和保存）
本文是OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇.在笔记中将以Python语言改写每章的代码. PythonO ...
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