下面我将详细讲解“OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析”的完整攻略。

一、简介

在图像处理中，轮廓是一组表示物体边界的点。在OpenCV中，轮廓可以使用findContours函数来获取。本文就是通过OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析。

二、轮廓获取

要获取图像中的轮廓，可以通过以下步骤实现：

1. 二值化图像。可以使用阈值函数或Canny边缘检测函数来将图像变为二值图像。
2. 找到轮廓。可以使用findContours函数来找到轮廓。
3. 绘制轮廓。可以使用drawContours函数来绘制轮廓。

三、示例说明

示例一：寻找简单轮廓

以下是一个简单的示例，通过二值化图像找到一个简单的轮廓。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化和二值化图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先读取图像，然后将图像转为灰度图像并进行二值化。接下来使用findContours函数来找到轮廓，最后使用drawContours函数绘制轮廓。

示例二：寻找多个轮廓并绘制

以下是另外一个示例，通过顺时针方向寻找找到多个轮廓并绘制在原图像上。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化和二值化图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
for cnt in contours:
    cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先读取图像，然后将图像转为灰度图像并进行二值化。接下来使用findContours函数来找到轮廓，其中设置RETR_LIST表示寻找所有轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的边界点压缩算法。

最后，使用循环和drawContours函数遍历所有的轮廓并绘制。

四、总结

本文简单介绍了OpenCV-Python实现轮廓检测的过程，并通过两个示例对寻找轮廓和绘制轮廓进行了说明。轮廓检测在图像分析和计算机视觉中非常常用，对于学习图像处理的初学者来说是一项必备技能。