最近在查閱OpenCV輪廓處理函式方面時，我發現有部分文章對findcontours函式中輪廓層級提取的描述有錯誤，特寫一篇有關輪廓提取方面的文章（僅僅介紹容易出錯的hierarchy層級輪廓）。

函式原型為：findContours(image,contours,hierarchy,mode,method,Point());注意函式過載！

以下，利用mode=CV_RETR_TREE，進行hierarchy的介紹。

CV_RETR_TREE方法為檢測所有輪廓，並且建立所有的繼承（包含）關係（hierarchy輪廓繼承可以大顯身手！）。

對於每一個輪廓，hierarchy都包含4個整型資料，分別表示：後一個輪廓的序號

特別注意，上述的含義的不能弄反了！

在理解層級關係前，需要對資料結構有一定的瞭解。

例如下圖（將樹結構和輪廓級聯絡在一起），A和B為同級，可以認為B是A的後一個輪廓，A是B的前一個輪廓；C和D為A的子樹，E和F為B的子樹，可以認為C和D為A的子輪廓，A為C和D的父輪廓。

為了更加直觀，可以利用實際的影象進一步說明輪廓層級的關係，例如以下的源圖，一共有4個輪廓，序號分別為0 1 2 3

特別地，序號在程式中findcontours函式會自動標記，也是輪廓檢索的序號，n個輪廓其檢索序號從 0 到 n-1 。

經分析，0號輪廓沒有同級輪廓，有兩個子級輪廓1和3，沒有父級輪廓，所以其輪廓繼承關係向量hierarchy為[-1 -1 1 -1]，-1表示無對應的關係，1表示0號輪廓的一個子輪廓的序號為1號；

同樣地，1號輪廓有同級輪廓3（認為是後一個輪廓，那麼無前一個輪廓），也有子級輪廓2，也有父級輪廓0，所以其輪廓繼承關係向量hierarchy為[3 -1 2 0]；

同樣地，2號輪廓沒有同級輪廓，也沒有子級輪廓，但是有父級輪廓1，所以其輪廓繼承關係向量hierarchy為[-1 -1 -1 1]；

同樣地，3號輪廓有同級輪廓（其前一個輪廓為1，無後一個輪廓），沒有子級輪廓，但是有父級輪廓0，所以其輪廓繼承關係向量hierarchy為[-1 1 -1 0]。

以上的輪廓層級關係，可以用樹結構表示如下：

C++版部分測試程式碼如下：

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    cv::Mat img = cv::imread("E:\\test.bmp", 0);//需要bmp圖

    cv::vector<cv::vector<cv::Point2i>> contours;
    cv::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    cv::findContours(img, contours, hierarchy,CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point());

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利用輪廓處理函式，後續可以很方便地對影象進行連通域處理、特徵擬合和特徵識別等。