目标

这次，我们了解轮廓的层次结构，即轮廓中的父子关系。

理论

在关于轮廓的几篇文章中，我们使用 OpenCV 提供的几个与轮廓相关的函数。但是在使用 cv.findContours() 函数在图像中找到轮廓时，我们传递一个参数，即 轮廓检索模式。我们通常传递 cv.RETR_LIST 或 cv.RETR_TREE ，它们都很好用。但它们实际意味着什么？

此外，在输出中，我们获得了三个数组，第一个是图像，第二个是轮廓，还有一个我们命名为 hierarchy 的输出（请查看上一篇文章中的代码）。但我们从未在任何地方使用过这个层次结构。那么这个层次结构是什么，它有什么用？它与前面提到的函数参数有什么关系？

这就是本文要讨论的内容。

什么是层次结构？

通常，我们使用 cv.findContours() 函数来检测图像中的对象，对吗？有时，对象位于不同的位置。但在某些情况下，一些形状位于其他形状内部。就像嵌套图形一样。在这种情况下，我们将外部形状称为父项，将内部形状称为子项。这样，图像中的轮廓之间就会有一定关系。而且我们可以指定一个轮廓如何连接到另一个轮廓，比如，它是某个其他轮廓的子项还是父项等。这种关系的表示被称为 层次结构。

考虑下面的示例图像

图像

在这个图像中，有几个形状，我用 0-5 对它们进行了编号。2 和 2a 表示最外部方框的外部和内部轮廓。

这里，轮廓 0、1、2 是 外部或最外部轮廓。我们可以说，它们处于 层次结构 0 或简单地说它们处于 相同的层次级别。

接着是contour-2a。可以将它视为contour-2的子项（或者相反，contour-2是contour-2a的父项）。因此，它位于层级-1。类似地，contour-3是contour-2a的子项，它进入下一个层级。最后，contour 4,5是contour-3a的子项，它们位于最后一个层级级别。按照我对框进行编号的方式，contour-4是contour-3a的第一个子项（也可能是contour-5）。

我提到这些内容是为了了解相同层级、外部轮廓、子轮廓、父轮廓、第一个子项等术语。现在我们来了解一下OpenCV。

在OpenCV中表示层级关系

因此，每个轮廓都有自己的信息，说明它位于哪个层级、谁是它的子项、谁是它的父项等。OpenCV将它表示为一个四值数组：[Next、Previous、First_Child、Parent]

*“Next表示处于相同层级级别的下一个轮廓”。*

例如，请看图片中的contour-0。它的相同级别中的下一个轮廓是谁？是contour-1。因此，直接写出：Next = 1。类似地，对于Contour-1，下一个是contour-2。因此，Next = 2。

contour-2的情况如何？在同一级别中没有下一个轮廓。因此，直接写出：Next = -1。 contour-4的情况如何？它与contour-5处于同一级别。因此，它的下一个轮廓是contour-5，即Next = 5。

*“Previous表示处于相同层级级别的上一个轮廓”。*

这与上面相同。在同一级别中，contour-1的上一个轮廓是contour-0。对于contour-2，类似地，它是contour-1。对于contour-0，没有上一个，因此，写为-1。

*“First_Child表示它的第一个子轮廓”。*

无需任何解释。对于contour-2，子项是contour-2a。因此，它获取contour-2a的相应索引值。 contour-3a的情况如何？它有两个子项。但我们只关注第一个子项。它是contour-4。因此，对于contour-3a，First_Child = 4。

*“Parent表示其父轮廓的索引”。*

它恰好与First_Child相反。对于contour-4和contour-5，父轮廓都是contour-3a。对于contour-3a，是contour-3，以此类推。

注意: 如果没有子项或父项，该字段将被视为-1

那么，现在我们了解了OpenCV中使用的层级结构，可以借助上面给出的相同图像来检查OpenCV中的轮廓检索模式。即类如cv.RETR_LIST、cv.RETR_TREE、cv.RETR_CCOMP、cv.RETR_EXTERNAL等的标志代表什么？

轮廓检索模式

1.RETR_LIST

这是四面旗帜中最简单的（从解释的角度来看）。它仅检索所有轮廓，但不建立任何父子关系。在该规则下，父母和孩子们是平等的，且它们仅仅是轮廓。即，它们均属于同一层级。

因此，这里，层级数组中的第三项和第四项总是 -1。但很明显，下一个和上一个项将具有自己的相应值。

2. RETR_EXTERNAL

如果你使用此旗帜，它仅返回最外层的旗帜。所有的子轮廓都被舍弃。我们可以说，根据该规则，仅照顾到了每个家庭的长子。它不关心家庭的其他成员）。

3. RETR_CCOMP

此旗帜检索所有轮廓并将它们排列成两层层级。即，对象的外部轮廓（即其边界）置于第一层级。对象的内部孔洞（如果有）的轮廓置于第二层级。如果内部有任何对象，则其轮廓再次仅置于第一层级。其孔洞置于第二层级，依此类推。

请考虑黑色背景上的“大白零”的图像。零的外圈属于第一层级，零的内圈属于第二层级。

我们可以用一张简单的图像来解释它。这里我用红色标记了轮廓的顺序，用绿色（1 或 2）标记了它们所属的层级。顺序与 OpenCV 检测轮廓的顺序相同。

图像

因此，考虑第一个轮廓，即轮廓-0。它属于第一层级。它有两个孔洞，轮廓 1&2，它们属于第二层级。因此，对于轮廓-0，同层级中的下一个轮廓是轮廓-3。没有上一个轮廓。它的第一个子级是在第二层级中的轮廓-1。它没有父级，因为它在第一层级。因此，其层级数组是 [3,-1,1,-1]

现在取轮廓-1。它在第二层级。同层级（在轮廓-1 的父级下）的下一个轮廓是轮廓-2。没有上一个轮廓。没有子级，但父级是轮廓-0。因此，数组是 [2,-1,-1,0]。

类似地，轮廓-2：它在第二层级。轮廓-0 下的同层级中没有下一个轮廓。因此没有下一个轮廓。上一个轮廓是轮廓-1。没有子级，父级是轮廓-0。因此，数组是 [-1,1,-1,0]。

轮廓 - 3：第一层级中的下一个轮廓是轮廓-5。上一个轮廓是轮廓-0。子级是轮廓-4，没有父级。因此，数组是 [5,0,4,-1]。

轮廓 - 4：它在轮廓-3 下的第二层级中，且没有兄弟姐妹。因此，没有下一个轮廓，没有上一个轮廓，没有子级，父级是轮廓-3。因此，数组是 [-1,-1,-1,3]。

4. RETR_TREE

它就是最后的旗帜，即完美先生。它检索所有轮廓，并创建完整的家庭层级列表。它甚至可以告诉你谁是爷爷、父亲、儿子、孙子，甚至更远的辈分... :)。

例如，我采用了上面图片重写了cv.RETR_TREE的代码，按照 OpenCV 对轮廓的重新排列并对它进行分析。同样，红色字母给出轮廓数，绿色字母给出层级顺序。

图像

拿轮廓-0：它在层级-0 中。在同一层级中的下一个轮廓是轮廓-7。没有先前的轮廓。子轮廓是轮廓-1。且没有父轮廓。因此数组是 [7,-1,1,-1]。

拿轮廓-2：它在层级-1 中。在同一层级中没有轮廓。没有先前的轮廓。子轮廓是轮廓-2。父轮廓是轮廓-0。因此数组是 [-1,-1,2,0]。