Python 如何使convexHull在较小的间隔内工作？

我想找出一个边缘缺陷。我正在使用预先制作的函数convxhull，但它跳过了我正在搜索的缺陷。像这样：

我希望convexHull函数以较小的间隔运行，这样它就不会跳过轮廓上可能存在的缺陷。像这样：

简而言之，我的代码是这样的：

import cv2

image = cv2.imread("path to where you store the picture")
image2 = image.copy()

imgray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 70, 255, 0) 
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


# This is where the problem begins - after the outermost contour of the picture is found:

cnt = contours[0]
hull = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt, hull)
for x in range(defects.shape[0]):
    s, e, f, d = defects[x, 0]
    if 900 <= d:
        far = tuple(cnt[f][0])
        cv2.circle(image2, far, 40, [0, 0, 255], 5)
        start = tuple(cnt[s][0])
        end = tuple(cnt[e][0])
        cv2.line(image2, start, end, [0, 255, 0], 2)
    else:
        continue

导入cv2
image=cv2.imread（“存储图片的路径”）
image2=image.copy（）
imgray=cv2.cvt颜色（图像，cv2.COLOR\u bgr2灰色）
ret，thresh=cv2。阈值（imgray，70255，0）
im2，轮廓，层次=cv2.findContours（掩码，cv2.RETR\u树，cv2.CHAIN\u近似值\u简单）
#这就是问题开始的地方-在找到图片的最外轮廓后：
cnt=等高线[0]
外壳=cv2.凸形外壳（cnt，返回点=假）
缺陷=cv2.凸面缺陷（碳纳米管、外壳）
对于范围内的x（缺陷形状[0]）：
s、 e，f，d=缺陷[x，0]
如果这不是一个-，您不显示什么是
main\u程序.helpers
，也不包括可以测试它的样本输入。这不是一个-，您不显示什么是
main\u程序.helpers，也不包括可以测试它的样本输入。