番外篇: 轮廓层级
了解轮廓间的层级关系。图片等可到文末引用处文末引用出下载。
前面我们使用cv2.findContours()寻找轮廓时，参数3表示轮廓的寻找方式(RetrievalModes)，当时我们传入的是cv2.RETR_TREE，它表示什么意思呢？另外，函数返回值hierarchy有什么用途呢？下面我们就来研究下这两个问题。
理解轮廓层级
很多情况下，图像中的形状之间是有关联的，比如说下图：
图中总共有8条轮廓，2和2a分别表示外层和里层的轮廓，3和3a也是一样。从图中看得出来：
- 轮廓0/1/2是最外层的轮廓，我们可以说它们处于同一轮廓等级：0级
- 轮廓2a是轮廓2的子轮廓，反过来说2是2a的父轮廓，轮廓2a算一个等级：1级
- 同样3是2a的子轮廓，轮廓3处于一个等级：2级
- 类似的，3a是3的子轮廓，等等…………
这里面OpenCV关注的就是两个概念：同一轮廓等级和轮廓间的子属关系。
OpenCV中轮廓等级的表示
如果我们打印出cv2.findContours()函数的返回值hierarchy，会发现它是一个包含4个值的数组：[Next, Previous, First Child, Parent]
- Next：与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓
举例来说，前面图中跟0处于同一层级的下一条轮廓是1，所以Next=1；同理，对轮廓1来说，Next=2；那么对于轮廓2呢？没有与它同一层级的下一条轮廓了，此时Next=-1。
- Previous：与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓
跟前面一样，对于轮廓1来说，Previous=0；对于轮廓2，Previous=1；对于轮廓1，没有上一条轮廓了，所以Previous=-1。
- First Child：当前轮廓的第一条子轮廓
比如对于轮廓2，第一条子轮廓就是轮廓2a，所以First Child=2a；对轮廓3a，First Child=4。
- Parent：当前轮廓的父轮廓
比如2a的父轮廓是2，Parent=2；轮廓2没有父轮廓，所以Parent=-1。
下面我们通过代码验证一下：
import cv2
# 1.读入图片
img = cv2.imread('hierarchy.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 2.寻找轮廓
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, 2)
# 3.绘制轮廓
print(len(contours),hierarchy) # 8条
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)Copy to clipboardErrorCopied经验之谈：OpenCV中找到的轮廓序号跟前面讲的不同噢，如下图：
现在既然我们了解了层级的概念，那么类似cv2.RETR_TREE的轮廓寻找方式又是啥意思呢？
轮廓寻找方式
OpenCV中有四种轮廓寻找方式RetrievalModes，下面分别来看下：
1. RETR_LIST
这是最简单的一种寻找方式，它不建立轮廓间的子属关系，也就是所有轮廓都属于同一层级。这样，hierarchy中的后两个值[First Child, Parent]都为-1。比如同样的图，我们使用cv2.RETR_LIST来寻找轮廓：
_, _, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, 2)
print(hierarchy)
# 结果如下
[[[ 1 -1 -1 -1]
[ 2 0 -1 -1]
[ 3 1 -1 -1]
[ 4 2 -1 -1]
[ 5 3 -1 -1]
[ 6 4 -1 -1]
[ 7 5 -1 -1]
[-1 6 -1 -1]]]Copy to clipboardErrorCopied因为没有从属关系，所以轮廓0的下一条是1，1的下一条是2……
经验之谈：如果你不需要轮廓层级信息的话，cv2.RETR_LIST更推荐使用，因为性能更好。
2. RETR_TREE
cv2.RETR_TREE就是之前我们一直在使用的方式，它会完整建立轮廓的层级从属关系，前面已经详细说明过了。
3. RETR_EXTERNAL
这种方式只寻找最高层级的轮廓，也就是它只会找到前面我们所说的3条0级轮廓：
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, 2)
print(len(contours), hierarchy, sep='\n')
# 结果如下
3
[[[ 1 -1 -1 -1]
[ 2 0 -1 -1]
[-1 1 -1 -1]]]Copy to clipboardErrorCopied
4. RETR_CCOMP
相比之下cv2.RETR_CCOMP比较难理解，但其实也很简单：它把所有的轮廓只分为2个层级，不是外层的就是里层的。结合代码和图片，我们来理解下：
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, 2)
print(hierarchy)
# 结果如下
[[[ 1 -1 -1 -1]
[ 2 0 -1 -1]
[ 4 1 3 -1]
[-1 -1 -1 2]
[ 6 2 5 -1]
[-1 -1 -1 4]
[ 7 4 -1 -1]
[-1 6 -1 -1]]]Copy to clipboardErrorCopied
注意：使用这个参数找到的轮廓序号与之前不同。
图中括号里面1代表外层轮廓，2代表里层轮廓。比如说对于轮廓2，Next就是4，Previous是1，它有里层的轮廓3，所以First Child=3，但因为只有两个层级，它本身就是外层轮廓，所以Parent=-1。大家可以针对其他的轮廓自己验证一下。
练习
- 如下图，找到3个圆环的内环，然后填充成(180,215,215)这种颜色：
