【OpenCV3图像处理】查找二值图像的边缘 函数findContours（）详解

函数原型（opencv3.2帮助文档）

void cv::findContours   (   InputOutputArray    image,OutputArrayOfArrays     contours,OutputArray     hierarchy,int     mode,int     method,Point   offset = Point() )       

第一个参数：
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；

第二个参数：
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。

第三个参数：
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。

第四个参数：
int型的mode，定义轮廓的检索模式：

取值一：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

取值二：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，具体下文会讲到

取值三：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

取值四：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。

第五个参数：
int型的method，定义轮廓的近似方法：

取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

取值二：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

取值三和四：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

第六个参数：
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！

参考博客，：findContours函数参数详解感谢博主！