Я пытаюсь реализовать найденный алгоритмВот в питоне с OpenCV.

Я пытаюсь реализовать ту часть алгоритма, которая удаляет нерелевантные границы ребер на основе количества внутренних границ, которые у них есть.

If the current edge boundary has exactly one or two interior edge boundaries, the internal boundaries can be ignored If the current edge boundary has more than two interior edge boundaries, it can be ignored

У меня проблемы с определением древовидной структуры контуров, которые я извлек из изображения.

Мой текущий источник:

import cv2

# Load the image
img = cv2.imread('test.png')
cv2.copyMakeBorder(img, 50,50,50,50,cv2.BORDER_CONSTANT, img, (255,255,255))

# Split out each channel
blue = cv2.split(img)[0]
green = cv2.split(img)[1]
red = cv2.split(img)[2]

# Run canny edge detection on each channel
blue_edges = cv2.Canny(blue, 1, 255)
green_edges = cv2.Canny(green, 1, 255)
red_edges = cv2.Canny(red, 1, 255)

# Join edges back into image
edges = blue_edges | green_edges | red_edges

# Find the contours
contours,hierarchy = cv2.findContours(edges.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# For each contour, find the bounding rectangle and draw it
for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(edges,(x,y),(x+w,y+h),(200,200,200),2)

# Finally show the image
cv2.imshow('img',edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Я предположил, что использование RETR_TREE дало бы мне хороший вложенный массив контуров, но, похоже, это не так. Как мне получить древовидную структуру моих контуров?