图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘，而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。
带有结构关系的边缘检测，这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。
图为一个具有4个不连通边缘的二值化图像，由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。为了描述不同轮廓之间的结构关系，定义由外到内的轮廓级别越来越低，也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓，被同一个轮廓包围的多个不互相包含的轮廓是同一层级轮廓。例如在图中，0号轮廓层级比1号和第2号轮廓的层及都要高，2号轮廓包围着3号轮廓，因此2号轮廓的层级要高于3号轮廓。
常用4个参数来描述不同层级之间的结构关系：同层下一个轮廓索引、同层上一个轮廓索引、下一层第一个子轮廓索引和上层父轮廓索引。
上图中0号轮廓没有同级轮廓和父轮廓需要用-1表示，其第一个子轮廓为1号轮廓，因此可以用描述该轮廓的结构。1号轮廓的下一个同级轮廓为2号轮廓但是没有上一个同级轮廓用-1表示，父轮廓为0号轮廓，第一个子轮廓为3号轮廓，因此可以用描述该轮廓结构。2号轮廓和3号轮廓同样可以用这样的方式构建结构关系描述子。图中不同轮廓之间的层级关系可以用图表示。
在二值图像中检测图像中所有轮廓并生成不同轮廓结构关系描述子：
void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
int method, Point offset = Point());
该函数主要用于检测图像中的轮廓信息，并输出各个轮廓之间的结构信息。
函数的第一个参数是待检测轮廓的输入图像，从理论上讲检测图像轮廓需要是二值化图像，但是该函数会对非0像素视为1，0像素保持不变，因此该参数能够接受非二值化的灰度图像。由于该函数默认二值化操作不能保持图像主要的内容，因此常需要对图像进行预处理，利用threshold()函数或者adaptiveThreshold()函数根据需求进行二值化。
第二个参数用于存放检测到的轮廓，数据类型为vector，每个轮廓中存放着属于该轮廓的像素坐标。
函数的第三个参数用于存放各个轮廓之间的结构信息，数据类型为vector，数据的尺寸与检测到的轮廓数目相同，每个轮廓结构信息中第1个数据表示同层下一个轮廓索引、第2个数据表示同层上一个轮廓索引、第3个数据表示下一层第一个子轮廓索引、第4个数据表示上层父轮廓索引。
函数第四个参数是轮廓检测模式的标志，可以选择的参数及含义在表7-2给出。
函数第五个参数是选择轮廓逼近方法的标志，可以选择的参数及含义在表7-3给出。
函数最后一个参数是每个轮廓点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。
只需要检测图像的轮廓，并不关心轮廓之间的结构关系信息
void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
int mode, int method, Point offset = Point());
绘制轮廓函数：
void drawContours( InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours,
int contourIdx, const Scalar& color,
int thickness = 1, int lineType = LINE_8,
InputArray hierarchy = noArray(),
int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point() );
该函数用于绘制findContours()函数检测到的图像轮廓。
函数的第一个参数为绘制轮廓的图像，根据需求该参数可以是单通道的灰度图像或者三通道的彩色图像。
第二个参数是所有将要绘制的轮廓，数据类型为vector。
第三个参数是要绘制的轮廓数目，该参数的数值与第二个参数相对应，应小于所有轮廓的数目，如果该参数值为负数，则绘制所有的轮廓。
第四个参数是绘制轮廓的颜色，对于单通道的灰度图像用Scalar(x)赋值，对于三通道的彩色图像用Scalar(x,y,z)赋值。
第五个参数是边界线的连接类型，可以选择的参数在表7-4给出，默认参数值为LINE_8。
第六个参数是可选的结构关系信息，默认值为noArray()。
第七个参数表示绘制轮廓的最大等级，参数值如果为0，则仅绘制指定的轮廓；如果为1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓；如果为2，则该函数绘制轮廓以及所有嵌套轮廓和所有嵌套到嵌套轮廓的轮廓，以此类推，默认值为INT_MAX。函数最后一个参数是可选的轮廓偏移参数，按指定的移动距离绘制所有的轮廓。
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#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat im = imread("rice.jfif");
resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
Mat gray;
cvtColor(im, gray, CV_BGR2GRAY);
Mat imBin;
threshold(gray, imBin, 125, 255,THRESH_BINARY);
vector<vector<Point>> contours;
findContours(imBin, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(imBin, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(im, contours, -1, Scalar(0, 0, 255));
for (auto & i : hierarchy) {
cout << i << endl;
}
imshow("im", im);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
