图像轮廓是指图像中对象的边界，是图像目标的外部特征，这个特征对于图像分析、目标识别和理解更深层次的含义具有重要的作用。

7.2.1 轮廓查找findContours

  图像的轮廓补单能够提供物体的边缘，而且能提供物体边缘之间的层次关系及拓扑关系。我们可以将图像轮廓发现简单理解为带有结构关系的边缘检测。例如如下图像，含有五个边缘：

我们为这五个边缘编号，分别为0，1，2，3，4，如下：

  图中5个不联通的图像边缘，分别是0，1，2，3，4。其中0号轮廓的层级最高，其次是1，3，4号，是并列的层级。最后由于2号被1号包围，所以2号的层级最低。不同轮廓之间的层级关系可以用如下图来描述：

  为了更好的表明轮廓之间的层级关系，通常使用四个参数cv::Vec4i来描述，这四个参数的含义依次为：

• 同层下一个子轮廓的索引（无下一个子轮廓则索引为-1）
• 同层上一个子轮廓的索引（无上一个子轮廓则索引为-1）
• 下一层顶一个子轮廓的索引（无则索引为-1）
• 上层父轮廓的索引（无父轮廓则索引为-1）

有了上述定义后，图中5个轮廓的关系便清楚了，

• 轮廓0：[-1, -1, 1, -1]

• 轮廓1：[3, -1, 2, 0]

• 轮廓2：[-1, -1, -1, 1]

• 轮廓3：[4, 1, -1, 0]

• 轮廓4：[-1, 3, -1, 0]

  Opencv中的void findContours函数用于从二值化图像中寻找轮廓，并返回轮廓的层级关系。由于输入是二值化图像，所以图像要提前经过灰度化、滤波、二值化等操作生成二值化图像。

7.2.2 轮廓绘制drawContours

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main(int argc, char const *argv[])