如何在OpenCV中合并数量不固定的指定大小轮廓？

调用cv.findContours()得到数量不固定的轮廓，想要合并它们。已知np.vstack是合适的方法，但示例仅合并了特定的两个轮廓。由于场景中轮廓数量不固定，先按轮廓大小排序，再尝试遍历合并需要的轮廓。

示例代码及输出：

# 示例代码：
import cv2 as cv
import numpy as np

data_contours = cv.findContours(img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)[0]
data_cnt = sorted(data_contours, key=len, reverse=True)

# 获取轮廓尺寸
data_cnt_len = [len(data_cnt[i]) for i in range(len(data_cnt))]

print(f"总轮廓数量：{len(data_contours)}")
print(f"轮廓尺寸：{data_cnt_len}")

# 输出结果：
# 总轮廓数量：7
# 轮廓尺寸：[5754, 407, 8, 1, 1, 1, 1]

现在需要合并前两个最大的轮廓（尺寸为5754和407），但当前使用np.vstack的代码仅得到最后一个轮廓的形状，请问如何正确合并以得到形状为(6161,2)的结果？

当前错误代码及输出：

# 当前代码
contour_number = 2  # 合并前两个轮廓

for i in range(contour_number):  
    
    # 堆叠轮廓
    contours = np.vstack(data_cnt[i])

print(contours.shape)
#(407,2)

问题根源在于循环中每次都给contours重新赋值，而非逐步累积堆叠结果。以下两种方法可以正确合并轮廓：

方法一：直接堆叠选中的轮廓列表 #

contour_number = 2
# 选取前contour_number个轮廓，一次性完成堆叠
merged_contour = np.vstack(data_cnt[:contour_number])
print(merged_contour.shape)  # 输出(6161, 2)

方法二：循环逐步累积堆叠 #

contour_number = 2
# 初始化合并结果为第一个轮廓
merged_contour = data_cnt[0]
# 从第二个轮廓开始循环堆叠
for i in range(1, contour_number):
    merged_contour = np.vstack([merged_contour, data_cnt[i]])
print(merged_contour.shape)  # 输出(6161, 2)

说明 #

• 方法一更简洁高效，np.vstack支持直接传入轮廓列表，一次性完成所有选中轮廓的堆叠操作，避免循环内重复赋值的问题。
• 方法二通过循环逐步更新合并结果，先以第一个轮廓为初始值，之后每次将当前轮廓与已合并结果堆叠，适合需要自定义堆叠逻辑的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chowx054