python opencv3 轮廓检测

git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision

 # coding:utf8

 import cv2
 import numpy as np

 # 创建一个200*200 的黑色空白图像
 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
 # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块
 img[50:150, 50: 150] = 255

 cv2.imshow("image", img)
 # 二值化操作
 ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)
 """
 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, value, type)
 参数:
     src: 原图像
     thresh: 阈值
     value: 新值 大于或小于阈值的值将赋新值
     type: 方法类型，有如下取值：
         cv2.THRESH_BINARY 黑白二值
         cv2.THRESH_BINARY_INV 黑白二值翻转
         cv2.THRESH_TRUNC 得到多像素值
         cv2.THRESH_TOZERO
         cv2.THRESH_TOZERO_INV
 返回值：
     ret: 得到的阈值值
     dst: 阈值化后的图像
 """

 # 得到 修改后的图像， 轮廓， 轮廓的层次
 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(
     thresh,
     cv2.RETR_TREE,
     cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
 )

 """
 img, contours, hierarchy =  cv2.findContours(输入图像, 层次类型, 逼近方法)
 参数：
     输入图像： 该方法会修改输入图像，建议传入输入图像的拷贝
     层次类型：
         cv2.RETR_TREE 会得到图像中整体轮廓层次
         cv2.RETR_EXTERNAL 只得到最外面的轮廓
     逼近方法：

 返回值：
     img: 修改后的图像
     contours: 图像的轮廓
     hierarchy: 图像和轮廓的层次

 """
 # 原图像转换成bgr图像
 color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
 # 用绿色 在原图像上画出轮廓
 img = cv2.drawContours(color, contours, -1, (0, 255, 255), 2)

 cv2.imshow("contours", color)
 cv2.waitKey()
 cv2.destroyAllWindows()