示例代碼：
image,contours,hierarchy = cv2.findContours(contour,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
輸入：
contour：帶有輪廓信息的圖像；
cv2.RETR_TREE：提取輪廓後，輸出輪廓信息的組織形式，除了cv2.RETR_TREE還有以下幾種選項：
cv2.RETR_EXTERNAL：輸出輪廓中只有外側輪廓信息；
cv2.RETR_LIST：以列表形式輸出輪廓信息，各輪廓之間無等級關係；
cv2.RETR_CCOMP：輸出兩層輪廓信息，即內外兩個邊界（下面將會說到contours的數據結構）；
cv2.RETR_TREE：以樹形結構輸出輪廓信息。
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：指定輪廓的近似辦法，有以下選項：
cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存儲輪廓所有點的信息，相鄰兩個輪廓點在圖象上也是相鄰的；
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：壓縮水平方向，垂直方向，對角線方向的元素，只保留該方向的終點座標；
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1：使用teh-Chinl chain 近似算法保存輪廓信息。
輸出：
python3裏返回三個值：image,contours,hierarchy
image：可能是跟輸入contour類似的一張二值圖；
contours：list結構，list中每個元素都是圖像中的一個輪廓，用numpy中的ndarray表示，每個輪廓是一個ndarray，每個ndarray是輪廓上的點的集合，列表中每個元素代表一個邊沿信息。每個元素是(x,1,2)的三維向量，x表示該條邊沿裏共有多少個像素點，第三維的那個“2”表示每個點的橫、縱座標；
注意：如果輸入選擇cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE，則contours中一個list元素所包含的x點之間應該用直線連接起來，這個可以用cv2.drawContours()函數觀察一下效果。
hierarchy：返回類型是(x,4)的二維ndarray。其中的元素個數和輪廓個數相同，每個輪廓contours[i]對應4個hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分別對應下一個輪廓編號、上一個輪廓編號、父輪廓編號、子輪廓編號，該值爲負數表示沒有對應項。x和contours裏的x是一樣的意思。如果輸入選擇cv2.RETR_TREE，則以樹形結構組織輸出，hierarchy的四列