thresh2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 打印找到的轮廓
print("轮廓数：",len(cts))
# 对拷贝的原图进行轮廓标记
contour_flagged...=cv.drawContours(img.copy(), cts, -1, (0, 0, 255), 3)
# 打印轮廓图
cv.imshow("contours_flagged", contour_flagged...)
# 按像素面积降序排序
list = sorted(cts, key=cv.contourArea, reverse=True)
# 遍历轮廓
for ct in list:
# 周长，第...1个参数是轮廓，第二个参数代表是否是闭环的图形
peri = 0.01 * cv.arcLength(ct, True)
# 获取多边形的所有定点，如果是四个定点，就代表是矩形...# 转为矩形，分别获取 x，y坐标，及矩形的宽和高
x, y, w, h = cv.boundingRect(r_ct)
# 过滤掉不符合答案坐标和长宽的选项
