opencv图像处理怎么找轮廓两点的距离

要找到轮廓的两点距离，可以使用 OpenCV 中的 `cv2.arcLength()` 和 `cv2.approxPolyDP()` 函数来获取轮廓的顶点，然后使用欧几里得距离公式计算两点之间的距离。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)

# 获取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取第一个轮廓的顶点
cnt = contours[0]
epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)

# 计算两点之间的距离
dist = np.linalg.norm(approx[0] - approx[1])

print(dist)

在上面的代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后进行二值化处理以获取轮廓。接下来，我们使用 `cv2.arcLength()` 和 `cv2.approxPolyDP()` 函数获取轮廓的顶点，然后使用 `np.linalg.norm()` 函数计算两个顶点之间的欧几里得距离。最后，我们打印出距离。