使用Python，OpenCV沿着轮廓寻找极值点

这篇博客将介绍如何使用Python，OpenCV沿着轮廓寻找极值点，找到最北、最南、最东和最西（x，y）坐标。虽然这项技能本身并不有用，但它通常被用作更高级计算机视觉应用程序的预处理步骤。这种应用的一个很好的例子是手势识别（hand gesture recognition）：

cv2.findContours返回的只是（x，y）-坐标的NumPy数组。通过在此数组上调用argmin()和argmax()可以提取极值（x，y）-坐标。

1. 效果图

原始图 VS 效果图如下：
原始图像包含一只手。将计算手部轮廓沿线的最北、最南、最东和最西（x，y）坐标，并绘制在右图中（最西端的点用红色标记，最北端的点用蓝色标记，最东端的点用绿色标记，最南端的点用蓝绿色标记）

从图像中分割了皮肤/手，计算了手轮廓的凸包（蓝色轮廓），然后找到了凸包沿线的极值点（红色圆圈）。
通过计算手部沿线的极值点，可以更好地近似手掌区域（突出显示为蓝色圆圈）
反过来能够识别手势及举起的手指数量等；

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