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前言：
当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。
一、查找、绘制轮廓
首先了解一下轮廓的定义。一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。
1.1 findContour()函数
在OpenCV中，提供了一个函数返回或者输出一个有序的点集或者有序的点集的集合（指多个有序的点集），函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，它可以使用Canny()函数处理的图像，因为这样的图像含有边缘像素；也可以使用threshold()或者adaptiveThreshold()处理后的图像，其边缘隐含在正负区域的交界处。这个函数的声明如下：
void findContours(InputOutputArray image,OutputArrayOfArrays contours,OutputArray hierarchy,int mode,int method,Point offset = Point());
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