如何使用 OpenCV Python 检测对象的边缘点？

Question

所以，我已经检测到一个对象的所有边缘，但问题是我找不到每个边缘的两个点，即起点和终点及其坐标。

实际上，我正在尝试找到对象的测量值，但我被困在这个问题上。

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt 

#Read Image of the Object

img = cv2.imread("C:\\Users\\Desktop\\Project\\captured.jpg")

cv2.imshow('Original Image', img)

cv2.waitKey(0)

#Convert Image To GrayScale

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('Gray', gray)

cv2.waitKey(0)

#Binary Thresholding

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

cv2.imshow('Binary Image', thresh)

cv2.waitKey(0)

#Crop Image

cropped = thresh[150:640, 150:500]

cv2.imshow('Cropped Image', cropped)

cv2.waitKey(0)

#Edge Detection

edges = cv2.Canny(cropped, 100, 200)

cv2.imshow('Edges', edges)

cv2.waitKey(0)

#find contours

ctrs, hier = cv2.findContours(cropped, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#Sort Contours

sorted_ctrs = sorted(ctrs, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0] + cv2.boundingRect(ctr)[1] * cropped.shape[1])

#ROI

for i, ctr in enumerate(sorted_ctrs):

    # Get bounding box

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(ctr)

    # Getting ROI

    roi = cropped[y:y + h, x:x + w]

    # show ROI

    # cv2.imshow('segment no:'+str(i),roi)

    cv2.rectangle(cropped , (x, y), (x + w, y + h), (150, 0, 255), 2)

cv2.imshow('marked areas', cropped)

cv2.waitKey(0)

这些是我需要的 5 个点和 5 个边，它们带有坐标，因此我可以计算它们之间的距离以进行测量。