OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，可以对图像进行处理、分析和识别等操作。其中，轮廓排序是图像处理的一个重要环节，可以对图像中的轮廓进行有序排列，便于后续处理。

对于OpenCV中的轮廓排序，我们可以使用C++语言进行操作。具体步骤如下：

首先，我们需要对原始图像进行二值化处理，得到二值图像。可以使用OpenCV中的threshold方法进行处理。例如，对一张名为"test.png"的图像进行二值化处理，可以使用以下代码：

Mat image = imread("test.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat binary;
threshold(image, binary, 0, 255, THRESH_BINARY);

接下来，我们可以使用findContours方法，查找图像中的轮廓。

vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

findContours方法中，第一个参数是二值图像，第二个参数是存储轮廓的vector容器，第三个参数为轮廓的检索模式，第四个参数为轮廓的近似方法。

得到轮廓之后，我们可以使用sort方法对轮廓进行排序。可以创建自己的排序函数来实现不同的排序方法。例如，我们可以按照轮廓的面积进行排序。

bool sortByArea(const vector<Point>& contour1, const vector<Point>& contour2)
{
  double area1 = contourArea(contour1);
  double area2 = contourArea(contour2);
  return area1 > area2;
}
sort(contours.begin(), contours.end(), sortByArea);

以上代码中，sortByArea函数用于计算轮廓面积，并按照面积大小降序排列。sort方法用于对轮廓进行排序。

最后，我们可以将排序后的轮廓进行可视化展示。可以使用drawContours方法将排好序的轮廓画在新的图像上。

Mat sorted = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
  drawContours(sorted, contours, i, Scalar(rand() & 255, rand() & 255, rand() & 255), CV_FILLED);
}

以上代码中，sorted表示新的图像，Scalar用于设置绘制轮廓的颜色。

综上所述，OpenCV使用C++对轮廓进行排序的步骤包括二值化处理、轮廓查找、排序和可视化展示。轮廓排序的方法可以根据需要自行改变，例如按照轮廓的长度、宽度等进行排序。轮廓排序的结果可以用于图像分割、物体识别等领域。

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  C++
  
  

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