在计算机视觉领域，`findContours` 是 OpenCV 中一个非常实用的函数，用于从图像中提取轮廓。但你是否好奇它是如何工作的呢？🧐
首先，该函数的核心在于寻找图像中的连续边界点。它通过扫描像素值来识别边缘，并将这些边缘点连接成闭合曲线。这通常基于二值化后的图像，因此输入图像是灰度或二值形式（黑白分明）。🔍
算法的主要步骤包括：
1️⃣ 阈值处理：将图像转换为二值图像，明确区分前景和背景。
2️⃣ 连通性分析：利用8邻域或4邻域规则，追踪相邻像素，形成闭合轮廓。
3️⃣ 排序与存储：将提取出的轮廓按层级关系存储，便于后续操作如绘制或计算面积。
虽然功能强大，但 `findContours` 的性能高度依赖于预处理的质量。如果图像噪声较多，可能需要先进行滤波（如高斯模糊）以提升效果。💡
总之，`findContours` 是计算机视觉的基础工具之一，其背后的算法逻辑值得深入研究！如果你有更多疑问，欢迎一起探讨！💬✨
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