opencv图像经过canny检测到轮廓后如何输出点集并通过最小二乘法将点集拟合成直线

要输出canny检测到的轮廓点集，可以使用OpenCV中的findContours函数。该函数可以将图像中的轮廓提取出来并存储为一个点向量的形式。在提取出轮廓后，可以使用OpenCV中的fitLine函数来进行最小二乘法直线拟合。

以下是一个基本的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并进行canny边缘检测
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 提取轮廓点集
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对每个轮廓进行最小二乘法直线拟合
for contour in contours:
    # 将轮廓点集转换为numpy数组形式
    points = np.array(contour)

    # 使用fitLine函数进行拟合
    [vx, vy, x, y] = cv2.fitLine(points, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)

    # 计算直线的起点和终点
    lefty = int((-x * vy / vx) + y)
    righty = int(((img.shape[1] - x) * vy / vx) + y)

    # 绘制直线
    cv2.line(img, (img.shape[1] - 1, righty), (0, lefty), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先读取了一张图像并进行了Canny边缘检测。然后使用findContours函数提取了边缘轮廓点集，并对每个轮廓使用fitLine函数进行最小二乘法直线拟合。最后，使用line函数绘制拟合出的直线并显示结果。