我想撰寫一個工具來查找影像中每個有界物件內的角度、曲線和直線的數量。所有輸入影像都將是白色背景上的黑色，并且都將代表字符。
如圖所示，對于每個有界區域，都會記錄每個形狀出現。最好能夠為曲線必須有多彎曲才能被視為曲線而不是角度等具有閾值。直線和角度也是如此。
我使用霍夫線變換來檢測其他影像上的直線，它可能與我認為的某些東西結合使用。
我對 opencv 以外的其他庫持開放態度——這正是我所擁有的經驗。
提前致謝
編輯：所以根據 Markus 的回答，我使用findContours()with制作了一個程式CHAIN_APPROX_SIMPLE。
它會產生一個有點奇怪的結果，輸入一個“k”，它可以正確識別角度周圍的一些點，但是“腿”（下對角線部分）上有很多點。我不確定如何將其分割成直線、角度和曲線。
代碼：
import numpy as np
img = cv2.imread('Helvetica-K.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150, apertureSize=3)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#cv2.drawContours(img, contours, 0, (0,255,0), 1)
#Coordinates of each contour
for i in range(len(contours[0])):
print(contours[0][i][0][0])
print(contours[0][i][0][1])
cv2.circle(img, (contours[0][i][0][0], contours[0][i][0][1]), 2, (0,0,255), -1)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
圖例：
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