Python 找到一组坐标的边界点

我的目标是获得图像中黑色轮廓的ROI理想结果

在使用下面的凸包Graham代码之后，我们能够获得一个ROI，如凸包Graham的图像结果所示（白色覆盖）。Convex Hull Graham只返回边界边界点，但是，我们需要我们的ROI考虑一些中间点来给我们一个清晰的形状。

def convex_hull_graham(points):

    TURN_LEFT, TURN_RIGHT, TURN_NONE = (1, -1, 0)

    def cmp(a, b):
        # return (a > b) - (a < b)
        return np.add((a<b), (a>b), dtype=np.float32)

    def turn(p, q, r):
        return cmp((q[0] - p[0])*(r[1] - p[1]) - (r[0] - p[0])*(q[1] - p[1]), 0)
    def _keep_left(hull, r):
        while len(hull) > 1 and turn(hull[-2], hull[-1], r) != TURN_LEFT:
            hull.pop()
        if not len(hull) or hull[-1] != r:
            hull.append(r)
        return hull
    points = list(points)
    points = [list(point) for point in points]

    points = sorted(points)
    l = reduce(_keep_left, points, [])
    u = reduce(_keep_left, reversed(points), [])

    return l.extend(u[i] for i in range(1, len(u) -1)) or l

def凸面_hull_graham（点）：
向左拐，向右拐，无拐=（1，-1,0）
def cmp（a、b）：
#返回（a>b）-（a1并转弯（船体[-2]，船体[-1]，r）！=左转：
hull.pop（）
如果不是len（外壳）或外壳[-1]！=r:
附加外壳（r）
返回船体
点=列表（点）
点=[点中点的列表（点）]
点=已排序（点）
l=reduce（_keep_left，points，[]））
u=减少（_保持_向左，反向（点），[]））
返回l.extend（范围（1，len（u）-1）中的i的u[i]或l

我们尝试了几种方法，包括Shapely、最近邻、KDTree，但都没有成功。附件是图像中的点。

这是点（.npy文件）的链接

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回答你的问题了吗？我也试过了。但我无法正确地画出边缘