在计算轮廓是，可能并不需要实际的轮廓，可仅需要一个近似于轮廓的多边形。OpenCV提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。
1.矩形包围框
返回值retval 表示矩形边界的左上角顶点的坐标值和矩形的宽度和高度；
参数array是灰度图像或者轮廓；
cv2.rectangle()函数可以用来绘制矩形
例如：
2.最小包围矩形框
返回值retval包含矩形特征信息：最小外接矩阵的中心（x,y）,(宽度，高度)，旋转角度
参数points是轮廓。
但这里的返回值retval的结构并不符合函数cv2.drawContours()的参数结构要求，需要转换成符合要求的结构。可以通过cv2.boxPoints()函数完成这种转换。
例如：
3.最小包围圆
该函数通过一个迭代算法构造一个对象的最小包围圆形。返回最小包围圆的圆心和半径，参数points是轮廓。
4.最优拟合椭圆
返回值是RotatedRect类型的值，这是因为该函数返回的是拟合椭圆的外接矩形，它包含质心、宽、高、旋转角度等信息。参数points是轮廓。
5.最优拟合直线
points是轮廓；
distType：距离类型。要使输入点到拟合曲线的距离之和最小。如欧氏距离cv2.DIST_L2，用户自定义距离cv2.DIST_USER等；
param：距离参数。与所选距离类型有关，当此参数被设置为0时，该函数会自动选择最优值；
reps：用于表示拟合直线所需要的径向精度，通常该值被设定为0.01;
aeps：用于表示拟合直线所需的角度精度，通常该值被设定为0.01.
6.最小外包三角形
在OpenCV中，函数cv2.minEnclosingTrangle()用来构造最小外包三角形。
式中：retval是外包三角形的面积；triangle是三角形的三个顶点。
7.逼近多边形
该函数可以构造指定精度的逼近多边形曲线，采用的是Douglas-Peucker算法(DP算法)。式中，curve是轮廓；epsilon为精度，原始轮廓的边界点与逼近多边形边界之间的最大距离，通常将该值社设置为多边形周长的的百分比形式；closed表示逼近多边形是否封闭，为True时，是封闭的。
