目标
这一次，我们学习了轮廓的层次结构，即父-子关系的轮廓。
理论
在前几篇关于等高线的文章中，我们已经研究了OpenCV提供的一些与等高线相关的函数。但是当我们使用cv.findContours()函数找到图像的轮廓时，我们已经传递了一个参数，轮廓检索模式。我们通常通过简历。cv.RETR_LIST ， cv.RETR_TREE 和它工作得很好。但这到底意味着什么呢？
同样，在输出中，我们有三个数组，首先是图像，第二个是我们的轮廓，还有一个输出，我们命名为层次结构（请在前面的文章中签出代码）。但我们从未在任何地方使用过这种层次结构。那么这个层次结构是什么呢？它与前面提到的函数参数的关系是什么？
这就是我们在这篇文章中要讨论的内容。
层次结构是什么?
通常我们使用cv.findContours()函数来检测图像中的对象，对吗？有时物体在不同的位置。但在某些情况下，有些形状在其他形状中。就像嵌套数据。在这种情况下，我们把外一称为父类，内部为子。这样，图像中的轮廓就会有一些相互关系。我们可以指定一个等高线是如何相互连接的，比如，它是其他轮廓的子结点，还是父类的，等等。这种关系的表示叫做层次结构。
考虑下面的示例图片：
在这个图像中，有一些形状我从0-5开始编号。2和2a表示最外层的外部和内部轮廓。
这里，轮廓0,1,2是外部的或最外层的。我们可以说，它们是分层的，或者只是它们处于相同的层次结构。
其次是contour-2a。它可以被认为是contour-2的子元素（或者相反，contour-2是cont2a的父类）。所以让它在层级1中。同样的，contour-3是contour-2的子元素，它是在下一个层次结构中出现的。最后，轮廓4,5是cont3a的孩子，他们进入了最后的层次结构。从我对盒子编号的方式来看，我想说的是，cont4是cont3a的第一个孩子（也可以是cont3）。
我提到过这些东西来理解类似的层次结构，外部轮廓，子轮廓，父轮廓，第一个孩子等等，现在让我们进入OpenCV。
在层次结构表示OpenCV
所以每个轮廓都有自己的信息关于什么层级，谁是它的孩子，谁是它的父等等。OpenCV将它表示为四个值的数组：下一个，前一个，firstchild，父类
“下一个是在相同的层次上的下一个轮廓。”
例如，在我们的图片中，以cont0为例。下一个等高线在同一水平上？这是contour-1。简单地说，下一个=1。类似于Contour-1，接下来是contour-2。所以接下来= 2。
contour-2呢?在同一水平上没有下一个等高线。简单地说，下一个=-1。contour-4呢?它和cont5是相同的。所以它的下一个轮廓是cont5，所以下一个=5。
“以前在相同的等级级别上表示以前的轮廓。”
它和上面一样。前面的contour-1的轮廓在相同的级别上是cont0。类似于contour-2，它是contour-1。对于cont0，没有之前的，所以把它设为-1。
“firstchild表示它的第一个子轮廓。”
不需要任何解释。对于contour-2，儿童是cont2a。所以它得到了cont2a的相应的索引值。contour-3a呢?它有两个孩子。但我们只带了第一个孩子。contour-4。第一个孩子=4的cont3a。
“父类表示其父轮廓的索引。”
它正好与firstchild相反。对于cont4和cont5，父类都是cont3a。对于cont3a，它是contour-3，等等。
请注意
如果没有孩子或父母，这个字段就会被当作-1
现在我们知道了OpenCV中使用的层次结构样式，我们可以在上面给出的相同图像的帮助下，检查OpenCV中的轮廓检索模式。比如，像简历这样的标志。RETR_LIST,简历。RETR_TREE,简历。RETR_CCOMP,简历。RETR_EXTERNAL等等的意思吗?
轮廓检索模式
1。RETR_LIST
这是四个标志中最简单的（从解释的角度）。它只是检索所有的轮廓，但不会创建任何父子关系。在这条规则下，父母和孩子是平等的，他们只是轮廓。它们都属于同一层次的层次。
这里，第3和第4项在层级数组中总是-1。但是很明显，下一个和之前的术语会有它们对应的值。你自己检查一下，然后验证一下。
下面是我得到的结果，每一行都是对应等高线的层次结构细节。对于eg，第一行对应于等值线。下一个等高线是等高线1。所以接下来= 1。没有之前的等高线，所以先前=-1。剩下的两个，就像之前说的，是-1。
如果您没有使用任何层次结构特性，那么在您的代码中使用这是一个很好的选择。
2。RETR_EXTERNAL
如果你使用这个标志，它只返回极端的外旗。所有的儿童轮廓都被抛在后面。我们可以说，根据这项法律，每个家庭中只有最年长的人得到照顾。它不关心家庭的其他成员：）。
那么，在我们的图像中，有多少个极端的外轮廓？ie hierarchy-0水平?。只有3，也就是0 1 2，对吧？现在试着用这个标志来找到轮廓。在这里，每个元素的值都与上面相同。将其与上述结果进行比较。下面是我得到的：
如果你只想提取外部轮廓，你可以使用这个标志。在某些情况下它可能是有用的。
3。RETR_CCOMP
这个标志检索所有的轮廓并将它们排列到一个2级的层次结构中。物体的外部轮廓（即它的边界）被放置在层级1中。物体内部的孔的轮廓（如果有的话）被放置在层级-2中。如果里面有任何对象，它的轮廓只在层级1中被重新放置。它的洞是等级2，等等。
只要考虑一下黑色背景上的“大白零”的图像。0的外圆属于第一个层次结构，而零的内圈属于二级层次结构。
我们可以用一个简单的图像来解释它。在这里，我将红色的轮廓和它们所属的层次结构标记为绿色（1或2），顺序与OpenCV检测轮廓相同。
图像
以cont0：它在层级-0中。相同层次结构的下一个等高线是cont7。没有以前的轮廓。孩子是contour-1。和没有父母。所以数组(7,1,1,1)。
以contour-2：它是等级1。在同一水平上没有等高线。没有前一个。孩子是contour-3。父母是contour-1。所以数组(1,1,3,1)。
和剩余,试着自己。下面是完整的答案：
