cvFindContours
在二值图像中寻找轮廓  

int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, 

 int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST, 

 int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); 

 image  

 输入的 8-比特、单通道图像. 非零元素被当成 1， 0 象素值保留为 0 - 从而图像被看成二值的。为了从灰度图像中得到这样的二值图像，可以使用 cvThreshold, cvAdaptiveThreshold 或 cvCanny. 本函数改变输入图像内容。  

 storage  

 得到的轮廓的存储容器  

 first_contour  

 输出参数：包含第一个输出轮廓的指针  

 header_size  

 如果 method=CV_CHAIN_CODE，则序列头的大小 >=sizeof(CvChain)，否则 >=sizeof(CvContour) .  

 mode  

 提取模式.  

 CV_RETR_EXTERNAL - 只提取最外层的轮廓  

 CV_RETR_LIST - 提取所有轮廓，并且放置在 list 中  

 CV_RETR_CCOMP - 提取所有轮廓，并且将其组织为两层的 hierarchy: 顶层为连通域的外围边界，次层为洞的内层边界。  

 CV_RETR_TREE - 提取所有轮廓，并且重构嵌套轮廓的全部 hierarchy  

 method  

 逼近方法 (对所有节点, 不包括使用内部逼近的 CV_RETR_RUNS).  

 CV_CHAIN_CODE - Freeman 链码的输出轮廓. 其它方法输出多边形(定点序列).  

 CV_CHAIN_APPROX_NONE - 将所有点由链码形式翻译(转化）为点序列形式  

 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 压缩水平、垂直和对角分割，即函数只保留末端的象素点;  

 CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,  

 CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS -

应用 Teh-Chin 链逼近算法. CV_LINK_RUNS - 通过连接为 1 的水平碎片使用完全不同的轮廓提取算法。仅有 CV_RETR_LIST 提取模式可以在本方法中应用. 
offset 
每一个轮廓点的偏移量. 当轮廓是从图像 ROI 中提取出来的时候，使用偏移量有用，因为可以从整个图像上下文来对轮廓做分析. 
函数 cvFindContours 从二值图像中提取轮廓，并且返回提取轮廓的数目。指针 first_contour 的内容由函数填写。它包含第一个最外层轮廓的指针，如果指针为 NULL，则没有检测到轮廓（比如图像是全黑的）。其它轮廓可以从 first_contour 利用 h_next 和 v_next 链接访问到。 在 cvDrawContours 的样例显示如何使用轮廓来进行连通域的检测。轮廓也可以用来做形状分析和对象识别 - 见CVPR2001 教程中的 squares 样例。该教程可以在 SourceForge 网站上找到。