是否有Python函数从图像中获取坐标？

我想知道是否有一种方法可以拍摄像下面五角大楼那样的图像，并将其转换为一组点

（x，y，x1，y1，x2，y2…）

比如：

(1,3,
2,6,
6,6,
7,3,
4,1)

坐标系根在左上角。我知道可以使用opencv将图像转换为数组，但这会将每个像素转换为数组的一个元素。我希望得到的只是非白色元素和它们的临界点（即它们改变方向的地方）

五角大楼：

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在Python/OpenCV中，可以通过获取最大的外部轮廓和减少顶点来实现这一点

输入：

结果:

坐标：

Polygon Points (x,y):
255,12
0,197
97,499
414,499
511,197
256,12

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您可以使用

cv2.goodFeaturesToTrack（）

方法检测图像的角点：

import cv2

img = cv2.imread("image.png", 0)

for (x, y) in cv2.goodFeaturesToTrack(img, 5, 0.01, 20)[:, 0].astype("int0"):
    cv2.circle(img, (x, y), 27, 127, -1)

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

输出：

cv2.goodFeaturesToTrack（）方法的位置参数为：


image
8位或浮点32位单通道图像
maxCorners
要返回的最大角数。如果发现的角多于找到的角，则返回其中最强的角<代码>maxCorners也许有什么，但我不知道。但是，您可以使用带有Scikit学习的Hough变换来检测直线：。然后你必须计算直线的起点和终点，或者更可能的是，找出它们的相交点，以获得角点的（像素）坐标。至少，我假设您需要像五角大楼这样的图形的角点坐标。您可以使用cv2.goodFeaturesToTrack（）进行角点检测。另请参见，获取轮廓，然后使用cv2.approxPolyDP（）减少轮廓点。再见。这些答案解决了你的问题吗？因此，请考虑接受/接受一个答案。如果没有，请随时指出原因。
import cv2

img = cv2.imread("image.png", 0)

for (x, y) in cv2.goodFeaturesToTrack(img, 5, 0.01, 20)[:, 0].astype("int0"):
    cv2.circle(img, (x, y), 27, 127, -1)

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)