在打算自己實現二維碼的定位的時候，看到了相關博文的關於cv2.findContours返回的層級信息來定位三個“回”字從而達到定位二維碼的目的，但是返回的hierarchy中的層級信息分別對應的是哪個輪廓卻困擾了許久，查閱了很多資料最後還是自己手動找出了清晰的規律。 關於hierarchy返回的每一 ...
在打算自己實現二維碼的定位的時候，看到了相關博文的關於cv2.findContours返回的層級信息來定位三個“回”字從而達到定位二維碼的目的，但是返回的hierarchy中的層級信息分別對應的是哪個輪廓卻困擾了許久，查閱了很多資料最後還是自己手動找出了清晰的規律。
關於hierarchy返回的每一組list中的每個元素的意義分別是：
1、Next 表示相同等級的下一個輪廓。
2、Previous 表示相同輪廓級別的上一個輪廓。
3、First_Child 表示其第一個子輪廓。
4、Parent 代表示其父代輪廓的索引。
具體的描述我就不過多贅述了，相關資料可以跳轉參考 -> OpenCV-Python輪廓層次結構|極客筆記 (deepinout.com)
這裡只介紹針對同一層級的輪廓序號是如何命名，先給出結論，在同一層級中（可以看作是一個坐標系xy），垂直方向 > 水平方向 （即，先找尋y軸，當y軸相同時再找尋x軸），哪個輪廓離原點（0，0）更遠就會被優先檢測到，並優先命名編號。
上代碼：
1、先自己創建了一個array數組並初始化為0（也就是都是黑色）
2、繪製三個區域，大小為50x50的正方形，並置為白色
3、pretreatment是個函數，自行修改成cv2.findContours()然後再cv2.drawContours()即可，這邊就懶得改了~
上圖展示了我們繪製的三個白塊，並對他們的輪廓進行了繪製，接下來我們依次查找index為0的輪廓。
1、當水平方向位移量不同，垂直方向位移量相同時，右方的白塊會被優先檢測到，我們繪製出index為0的輪廓（綠色）：
2、當水平方向位移量相同，垂直方向位移量不同時，下方的白塊會被優先檢測到：
3、當水平方向位移不同，垂直方向位移不同時，先找y軸：
最後我們顯示四個白塊，並將hierarchy數據展示出來：
根據之前的檢測順序，我已經標出了從0~3這四個輪廓的編號，下麵我們先自己寫出每個輪廓的hierarchy：
[1, -1, -1, -1]、[2, 0, -1, -1]、[3, 1, -1, -1]、[-1, 2, -1, -1]
和程式中得到的hierarchy結果相同，至此關於RETR_TREE模式的輪廓索引（編號）理解就到位了。
