嘿，我之前也踩过这个坑！其实视觉上看起来输出相同，大多是因为两种逼近方法的轮廓点集绘制出来的形状完全一致，但内部存储的点数量天差地别，咱们来拆解具体原因：

1. 你的目标轮廓本身就是“无冗余点”的形状 #

如果你的图像里的目标是完美的正方形、边缘笔直的线段，或是低分辨率下的规则图形，那cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE会只保留线段的端点，而cv2.CHAIN_APPROX_NONE会保留所有边界点。但用cv2.drawContours绘制时，不管是连接所有点还是只连接端点，最终呈现的形状都是一样的——毕竟直线就是直线，多几个中间点不影响视觉效果。

2. 你只看了绘制后的图像，没检查轮廓数据本身 #

要验证两种方法的区别，别只看画出来的图，直接打印轮廓里的点数量就清楚了：

import cv2

im = cv2.imread('simple.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)

# 用CHAIN_APPROX_NONE提取轮廓
_, contours_none, hierarchy_none = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
print(f"CHAIN_APPROX_NONE 保留的点数量：{len(contours_none[0])}")

# 用CHAIN_APPROX_SIMPLE提取轮廓
_, contours_simple, hierarchy_simple = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(f"CHAIN_APPROX_SIMPLE 保留的点数量：{len(contours_simple[0])}")

运行这段代码，你会发现NONE的点数量远多于SIMPLE——比如一个正方形，SIMPLE可能只保留4个角点，而NONE会保留每条边上的所有像素点。

3. 额外注意：OpenCV版本的返回值差异 #

顺便提一句，如果你用的是OpenCV 4.x版本，cv2.findContours的返回值是contours, hierarchy，而不是你代码里的_, contours, hierarchy（这是OpenCV 3.x的写法）。不过这个不是导致两种逼近方法视觉相同的原因，但版本不对可能会引发其他报错，需要注意。

总结一下：两种方法的核心区别是内部存储的点数量，而不是绘制后的视觉效果。只要检查轮廓的点集数据，就能看到明显差异啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者masan