在计算机视觉领域，找到图像中的轮廓是一项至关重要的任务，它能够帮助我们识别和分离不同的对象。在这个场景中，我们关注的是使用`cvfindcontours`和`cvadaptivethreshold`这两个OpenCV库函数来实现轮廓检测。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
`cvadaptivethreshold`是OpenCV中的一个函数，用于进行自适应阈值分割。传统的全局阈值处理方法可能会在光照不均或背景复杂的情况下遇到问题，而自适应阈值处理则可以根据每个像素邻域内的信息动态设置阈值，从而更好地处理这些情况。`cvadaptivethreshold`接受一个输入图像，然后对每个像素应用局部阈值，生成二值图像，这是寻找轮廓的第一步。
参数包括：
1. `src`：源图像，通常为灰度图像。
2. `dst`：目标图像，结果二值图像。
3. `threshold_value`：当像素值超过这个阈值时，会被转换为最大值（通常是255）。
4. `block_size`：用于计算阈值的邻域大小，必须为奇数。
5. `c`：常数项，从计算出的阈值中减去，可以用来调整图像的亮暗部分。
6. `threshold_type`：可以是`THRESH_BINARY`或`THRESH_BINARY_INV`，分别对应正常二值化和反向二值化。
接下来，`cvfindcontours`函数用于从二值图像中提取轮廓。它会搜索连续的非零像素并将其连接成曲线，形成图像的边界。这个过程涉及到链码编码，通过跟踪像素的连续变化来表示轮廓。`cvfindcontours`返回一个轮廓的列表，每个轮廓都是一个点序列，代表了图像边缘的像素坐标。
`cvfindcontours`的主要参数有：
1. `image`：输入图像，应为8位单通道图像，经过阈值处理后通常为二值图像。
2. `contours`：输出的轮廓列表，每个轮廓都是一个`cvSeq`结构，包含轮廓上的点。
3. `hierarchy`：如果需要，可以提供一个额外的矩阵来存储轮廓之间的层次关系。
4. `mode`：轮廓检索模式，如`CV_RETR_LIST`（所有轮廓）、`CV_RETR_EXTERNAL`（只取最外层轮廓）等。
5. `method`：轮廓近似方法，如`CV_CHAIN_APPROX_NONE`（保留所有点）、`CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE`（仅保留拐点）等。
结合这两个函数，我们可以首先使用`cvadaptivethreshold`对输入图像进行自适应二值化，然后用`cvfindcontours`找到二值图像中的轮廓。这种方法尤其适用于光照条件变化大或者背景复杂的图像，可以更准确地提取出对象的边界。
在实际应用中，我们可能还需要对找到的轮廓进行进一步处理，比如计算轮廓的面积、周长、形状特征等，或者进行轮廓的填充和绘制。这可以通过OpenCV提供的其他函数，如`cvContourArea`、`cvApproxPolyDP`、`cvDrawContours`等来实现。
通过`cvfindcontours`和`cvadaptivethreshold`，我们可以有效地在OpenCV中提取图像的轮廓，这对于物体检测、目标识别、图像分割等任务至关重要。了解并熟练掌握这些函数的使用，将极大地提升你在计算机视觉项目中的表现。
