Python 如何从图像中的轮廓集合中找到极值点

我试图找到图像中给定多组等高线中的边界/极值点，即左上等高线的左上点，右上等高线的右上点。。。 请参考示例图像：

如图所示，我正在尝试提取角点 我从蓝色开始，成功提取蓝色面具。 现在我一直在提取左上、右上、左下、右下的点

我试过一些东西：

lower = [9999, 9999, 9999, 9999]
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if lower[0] > x != 0:
        lower[0] = x
    if lower[1] > y != 0:
        lower[1] = y
    if lower[2] > w != 0:
        lower[2] = w
    if lower[3] > h != 0:
        lower[3] = h

如果我使用这样的逻辑，我将得到左上角和右下角。 如何获得其他两个角：右上角和左下角

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请帮帮我

如果你有蓝色的蒙版坐标，你所要做的就是直接找到Min/Max wich。试着清楚地解释一下你的问题所在。最简单的方法是将掩码坐标存储在点列表中，并将它们传递给cv2.Minareact（ListOfPoints）。@Ziri查看一下所需的输出。实际上需要的是由蓝色小矩形描述的大（扭曲）四边形的角点。这与查找所有（垂直）蓝色矩形（轮廓）的极值点有所不同。@HansHirse感谢您简单地描述它，如果我使用这样的

lower=[9999999999999]mask=cv2.inRange（hsv，lower_blue，upper_blue）轮廓，hierarchy=cv2.findContours（mask，cv2.RETR_TREE，cv2.CHAIN_近似无）对于等高线中的等高线：面积=cv2。等高线面积（等高线）x，y，w，h=cv2。如果较低[0]>x！=boundingRect（等高线）0:如果较低[1]>y，则较低[0]=x！=0:如果较低[2]>w，则较低[1]=y！=0:如果较低[3]>h，则较低[2]=w！=0:lower[3]=h

我可以得到左上角、右下角，但如何得到其他2