Python openCv轮廓

Question

我正在尝试根据findContours等教程和docs来理解this one的输出。我想知道为什么我得到的输出。 我有一个jpeg img，中心有一个正方形，我的目标是找到方形和颜色（只是为了更好地理解openCv的轮廓功能）。 我正在加载它：

# Load a colored image
img = cv2.imread('test_image.jpg')
#Make it gray
imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#reducing noise
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
#RETR_TREE make nested contours
#CHAIN_APPROX_SIMPLE    compresses horizontal, vertical, and diagonal segments and leaves only their end points.
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

现在我的图像中间有一个正方形，边框为6px。 它的外边界大致上是（970,634），（1658,634），（1658,1328），（970,1328）

我的问题是返回的轮廓是以下3：

第一个似乎是整个图像尺寸

[[[1 1]]

[[1 3506]]

[[2478 3506]]

[[2478 1]]]

这个似乎有方形坐标但每个点都有一个重复的1px差异

[[[970 635]]

[[971 634]]

[[1658 634]]

[[1659 635]]

[[1659 1328]]

[[1658 1329]]

[[971 1329]]

[[970 1328]]]

最后一个有内部轮廓似乎

[[[977 641]]

[[977 1322]]

[[1652 1322]]

[[1652 641]]]

我不明白为什么这些输出是这样的，并且在文档中没有找到关于为什么我会获得完整文档大小的例子。

以下是我使用的图片

Answer 1

基本上第一个是图像内容，似乎总是给出，第二个是外形（不知道为什么这么多点和小变化，但可能是由于找到等高线（ 第三个是内部形状，由柜台包围的形状。 基本上这是一个完整的正方形图像

只是第一场比赛（完整图片）

只是第二个（外部广场）

最后一个（内部广场）