Python 如何使用Opencv获得更好的轮廓？

我正在写一个计算数学运算的计算机视觉程序。在平方根运算之前，我一直在计算积分并以平方形式得到它们。但是当涉及到平方根运算时，我意识到这个方法是无效的，因为它接受了其中的数字。我的问题是: 在我拿到学分后，我可以直接修剪形状而不是方形吗？例如，通过我的算法后，此形状的输出为：

将来我还会添加其他操作。因此，如果我用信用卡修剪形状会更好

由于代码有点长，我将添加主要部分：

def检测_操作（）：
全局符号、异常值、预处理的_数字
图像、轮廓、阈值=读取和准备（图像路径）
等高线=已排序（等高线，键=λctr:cv2.boundingRect（ctr）[0]，反转=假）
检测等高线（等高线）
检测十进制（等高线）
对于枚举（等高线）中的（i，c）：
如果我不在异常值中：
x、 y，w，h=cv2.boundingRect（等高线[i]）
符号。附加（[x，y，x+w，y+h]）
（cnts，signs）=zip（*已排序（zip（轮廓，符号），key=lambda b:b[1][0]，reverse=False））
打印（“符号：”，符号）
对于标志中的s：
x、 y，w，h=s
cv2.矩形（图像，（x，y），（w，h），颜色=（0，255，0），厚度=2）
数字=阈值[y:h，x:w]
数字=平方（数字）
调整大小的数字=cv2。调整大小（数字，（24,24））
padded_digit=np.pad（调整大小的_digit，（（2,2），（2,2）），“常量”，常量值=0.tolist（）
预处理的\u位。追加（填充的\u位）
plt.图（figsize=（15,5））
plt.imshow（图像，cmap=“灰色”）
plt.show（）
检测_操作（）

我不明白这个问题。您想要数字的轮廓而不是它们的边界框吗？如果是这样，画出轮廓。