OpenCV findContours 函数

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或者参考API：https://docs.opencv.org/2.4.13.6/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=findcontours(#void%20findContours(InputOutputArray%20image,%20OutputArrayOfArrays%20contours,%20OutputArray%20hierarchy,%20int%20mode,%20int%20method,%20Point%20offset)

findContours函数原型

//! retrieves contours and the hierarchical information from black-n-white image
CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
                              OutputArray hierarchy, int mode,
                              int method, Point offset=Point());

参数描述：

1. image：单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像；

2. contours：定义为“vector<vector<Point>> contours”，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素;

3. hierarchy：定义为“vector<Vec4i> hierarchy”, 也是一个向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同;

   hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第 i 个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1。

4. mode：定义轮廓的检索模式： 

   CV_RETR_EXTERNAL：只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略

   CV_RETR_LIST:  检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1.

   CV_RETR_CCOMP:  检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层.

   CV_RETR_TREE: 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

5. method：定义轮廓的近似方法

   CV_CHAIN_APPROX_NONE: 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

   CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE: 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留

   CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法.

6. Point：偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量，并且Point还可以是负值！