什么是轮廓？
轮廓可以被简单解释为一个连接所有连续点的曲线（沿边界），有同样的颜色和亮度。轮廓在做形状分析和目标检测与识别都很有用。
·为了更好地额准确率，使用二进制图像，所以在找轮廓前，使用阈值或者canny边缘检测。
·findContours函数修改原图。所以如果你想在找轮廓后还需要原图，把它存到别的变量里。
·在OpenCV里，找轮廓和在黑色背景里找白色目标一样，所以记住，目标应该是白的而背景是黑色的。
如何找到一个二进制图像的轮廓：
import numpy as np
import cv2im = 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)
cv2.findContours()函数的三个参数，第一个是原图，第二个是轮廓获取方式，第三个是轮廓近似方法。它会输出图片，轮廓和层级。轮廓是Python的列表，包括了图片里的所有轮廓，每个轮廓是一个Numpy的数组，包含对象的边界点的坐标（x,y）
如何绘制轮廓
要绘制轮廓，可以用cv2.drawContours函数。如果你有图形的边界点，也可以用来绘制任何形状。它的第一个参数是原图，第二个参数是图形的轮廓，应该传一个Python列表，第三个参数是轮廓索引（在绘制特定的轮廓的时候有用，要画所有的就传-1）剩下的参数是颜色，厚度等。
要画一个图像的所有轮廓：
img=cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),3)
要画第四级轮廓：
img=cv2.drawContours(img,contours,3,(0,255,0),3)
但大多数时候，下面的更有用：
cnt=contours[4]img=cv2.drawContours(img,[cnt],0,(0,255,0),3)
Contour 近似方法
这是cv2.findContours函数的参数，它实际是指什么呢？
轮廓是图形的边界。它存了边界坐标(x,y)，但是它存了所有坐标么？这个就是轮廓近似方法指定的。
如果你传cv2.CHAIN_APPROX_NONE，所有的边界点都会存下来。但是实际上我们需要所有的点么？比如说，你发现一个直线的轮廓，你需要这线上的所有点来表示这个线么？不需要，我们只需要两个端点就够了。这就是cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE要做的。它会去掉所有冗余点来压缩轮廓，节省内存。
下面矩形图像展示了这个技术，把轮廓里所有的点绘制出来。第一个图像显示了cv2.CHAIN_APPROX_NONE的情况（734个点），第二个图像显示了cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE的（4个点）。
