1.1 初识轮廓
目标
• 理解什么是轮廓
• 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()
1.1 什么是轮廓
轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，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。
注意：我们后边会对第二和第三个参数，以及层次结构进行详细介绍。在那之前，例子中使用的参数值对所有图像都是适用的。
.1.2 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。它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个 Python 列表。第三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.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:05:52 2014
@author: duan
"""
import numpy as np
import cv2
im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
绘制独立轮廓，如第四个轮廓：
img = cv2.drawContour(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
但是大多数时候，下面的方法更有用：
img = cv2.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)
注意：最后这两种方法结果是一样的，但是后边的知识会告诉你最后一种方法更有用。
21.1.3 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，从而节省内存开支。我们用下图中的矩形来演示这个技术。在轮廓列表中的每一个坐标上画
一个蓝色圆圈。第一个图显示使用 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 的效果，一共 734 个点。第二个图是使用 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 的结果，只有 4 个点。看到他的威力了吧！
