Matplotlib 如何将pyplot.contour（..）转换为等效的opencv？

我有一张这样的图片：（original.png）

人体检测结果如下：（detection.png）

并使用blow代码：

import numpy
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

original  = cv2.imread('original.png')
detections = cv2.imread('detection.png')
fig = plt.figure(figsize=[12,12])
plt.imshow( original[:,:,::-1] )
plt.contour( detections[:,:,1]/256.,10, linewidths = 1 )
plt.contour( detections[:,:,2]/256.,10, linewidths = 1 )
plt.axis('off') ;
plt.show()

将生成如下图像： 我已尝试将其转换为：

plt.contour( detections[:,:,1]/256.,10, linewidths = 1 )

与opencv等效：

_, contours, _ = cv2.findContours(detections,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

与各种

retrieve mode + approximation method

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但是它们都没有给出预期的结果，那么如何解决这个问题呢？

OpenCv findcontours需要一个黑白图像

尝试：

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你能把它标记为已解决或告诉为什么它不是？

_, thresh = cv2.threshold(detections[:,:,1], 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

_, contours, _ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)