仅当预先保存并读取图像时，OpenCV findContours()才会检测轮廓

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中的findContours()函数用于检测图像中的轮廓。

findContours()函数的作用是在二值化图像中寻找轮廓。在使用该函数之前，需要先对图像进行二值化处理，将图像转换为黑白两色。然后，findContours()函数会根据像素的连通性，将图像中的轮廓提取出来。

该函数的使用方法如下： contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

参数说明：

• image：输入的二值化图像。
• mode：轮廓检测的模式，可以是cv2.RETR_EXTERNAL（只检测外部轮廓）、cv2.RETR_LIST（检测所有轮廓，不建立等级关系）、cv2.RETR_CCOMP（检测所有轮廓，建立两个等级关系）、cv2.RETR_TREE（检测所有轮廓，建立完整的等级树结构）。
• method：轮廓的近似方法，可以是cv2.CHAIN_APPROX_NONE（存储所有的轮廓点）、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE（仅存储水平、垂直和对角线的端点）。

返回值：

• contours：检测到的轮廓，每个轮廓由一系列点组成。
• hierarchy：轮廓的层级关系，可以用于分析轮廓之间的嵌套关系。

OpenCV的findContours()函数在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用场景，例如目标检测、图像分割、形状识别等。通过检测图像中的轮廓，可以提取出目标的形状信息，进而进行后续的处理和分析。

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