BGR与RGB
OpenCV在读取图像时，默认的颜色空间是BGR（蓝绿红），而在大多数其他的图像处理库和图像格式中，使用的颜色空间是RGB（红绿蓝）。因此，当你需要使用OpenCV处理图像，然后将处理结果传递给其他库（如matplotlib、PIL等）进行进一步处理或显示时，你需要将颜色空间从BGR转换为RGB。
例如，如果你想使用matplotlib来显示一个由OpenCV处理过的图像，你需要先将颜色空间从BGR转换为RGB，否则图像的颜色会显示错误。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 使用OpenCV读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 使用OpenCV处理图像（例如，进行边缘检测、特征提取等）
# 将颜色空间从BGR转换为RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 使用matplotlib显示图像
plt.imshow(image)
plt.show()在这个例子中，如果不进行颜色空间的转换，那么matplotlib显示的图像颜色会与原图不同，因为matplotlib默认的颜色空间是RGB，而OpenCV的是BGR。
Canny边缘检测
边缘检测有很多种方法，包括Sobel、Scharr、Laplacian、Prewitt和Canny等
Canny边缘检测的特点：
效果好：Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测方法，它能够很好地检测出图像的边缘，而且边缘连续，几乎没有断裂。
噪声抑制：Canny边缘检测在进行边缘检测之前，会先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以消除图像中的噪声。这使得Canny边缘检测对噪声的抵抗能力比其他边缘检测方法更强。
双阈值检测：Canny边缘检测使用了双阈值检测来确定边缘，这可以有效地消除了因噪声或其他因素造成的虚假边缘。
易于使用：Canny边缘检测在OpenCV中的实现非常简单，只需要一行代码就可以完成。
这种方法因为其效果好、抗噪声能力强、易于使用等优点，所以被广泛应用于图像处理中的边缘检测任务。
基础用法
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)这行代码将图像从颜色空间转换为灰度空间。在灰度空间中，图像的每个像素只有一个强度值，而不是颜色空间中的三个。这样可以简化后续的边缘检测操作，因为我们只需要处理一个通道的数据。
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=30, threshold2=100)这行代码使用Canny边缘检测算法找出图像中的边缘。Canny算法是一种非常流行的边缘检测算法，它使用两个阈值（在这里是30和100）来检测强度变化较大的区域，这些区域通常对应于物体的边缘。
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)这行代码使用
findContours函数找出图像中的轮廓。轮廓可以被视为连接所有连续边缘的曲线。在这里，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示对轮廓点进行压缩，例如，对于一条直线轮廓，只需要存储该直线的起始点和结束点。findContours函数返回两个值：第一个是一个列表，其中每个元素都是一个轮廓（轮廓本身也是一个列表，包含轮廓上的点）；第二个是轮廓的层次信息，但在这里我们不需要它，所以用_忽略了。
总的来说，这三行代码的目的是将图像转换为灰度，然后使用Canny算法找出边缘，最后找出边缘形成的轮廓。
Canny的阈值如何调节
在Canny边缘检测算法中，30和100是两个阈值，它们用于确定边缘。这两个阈值定义了边缘检测的强度：
threshold1：最小值阈值。低于此阈值的边缘会被忽略。threshold2：最大值阈值。高于此阈值的边缘会被认为是真正的边缘。
这两个阈值之间的边缘则根据其连通性来决定。如果这些边缘与某个“确定边缘”（即强度超过threshold2的边缘）相连，则它们被认为是边缘的一部分，否则它们会被丢弃。
改变这两个值会影响边缘检测的结果：
- 如果你降低
threshold1或提高threshold2，将会检测到更少的边缘，因为只有强度更高的边缘才会被检测到。 - 如果你提高
threshold1或降低threshold2，将会检测到更多的边缘，因为强度较低的边缘也会被检测到。
选择合适的阈值是很重要的，因为它会直接影响到边缘检测的效果。通常，threshold2的值应该是threshold1的值的2到3倍。
在所有轮廓中找出最大轮廓
contour = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0] contours是一个列表，其中每个元素都是一个轮廓。轮廓本身是一个由点组成的列表，这些点定义了轮廓的形状。
sorted函数用于对列表进行排序。在这里，它对contours列表进行排序。
key=cv2.contourArea参数指定了排序的依据。cv2.contourArea是一个函数，它计算一个轮廓的面积。所以，这里的排序依据是轮廓的面积。
reverse=True参数指定了排序的方向。如果reverse=True，那么列表会按照降序排序，也就是说，面积最大的轮廓会排在最前面。
[0]是一个索引操作，它取出排序后的列表中的第一个元素。因为我们按照面积进行了降序排序，所以第一个元素就是面积最大的轮廓。
所以，这行代码的意思是：按照面积对所有检测到的轮廓进行降序排序，然后取出面积最大的一个。
