《OpenCV3计算机视觉》 ──   Python语言实现（原书第2版）

对与轮廓检测就是cv2.threshold，cv2.findContours，cv2.cvtColor，cv2.drawContours这几个函数的调用。下面就是代码及对这几个函数的解释：

import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((200,200),dtype = np.uint8 )#构造一个两百行两两百列的矩阵

img[50:150,50:150]= 225  #把50到150行和50到150列赋值为225

# cv2.imshow('img',img)
# cv2.waitKey()

ret ,thresh = cv2.threshold('img',127,255,0)#选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像
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cv2.threshold() 函数解释
这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常用的有：
• cv2.THRESH_BINARY（黑白二值）
• cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转）
• cv2.THRESH_TRUNC （得到的图像为多像素值）
• cv2.THRESH_TOZERO
• cv2.THRESH_TOZERO_INV
该函数有两个返回值，第一个retVal（得到的阈值值（在后面一个方法中会用到）），第二个就是阈值化后的图像。
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image,contours ,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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cv2.threshold函数的解释
参数
第一个参数是寻找轮廓的图像；
第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）：
    cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
    cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
    cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
    cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
第三个参数method为轮廓的近似办法
    cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
    cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法
返回值
cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。'''
color =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)#将灰度图像转化成BGR图像

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cvCvtColor(...)，是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。
参数CV_RGB2GRAY是RGB到gray。
参数 CV_GRAY2RGB是gray到RGB。
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img = cv2.drawContours(color,contours,-1,(0,255,0),2)#主要用于画出图像的轮廓

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cv2.drawContours的参数解释(此例只用了前五个)
其中第一个参数image表示目标图像，
第二个参数contours表示输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成，
第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓，
第四个参数color为轮廓的颜色，
第五个参数thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，
第六个参数lineType为线型，
第七个参数为轮廓结构信息，
第八个参数为maxLevel
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cv2.imshow('contours',color)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()