用python写一个可以在轮廓上定义角点为特征点的程序

你可以使用 OpenCV 库来实现这个程序。首先，你需要将图像转换为灰度图，并通过 Canny 边缘检测获取图像的轮廓。然后，使用 cv2.findContours() 函数找到轮廓的闭合边界，并使用 cv2.approxPolyDP() 函数将轮廓近似为多边形。最后，你可以通过遍历多边形的顶点找到角点，将它们作为特征点输出。

下面是一个示例程序，它可以在图像的轮廓上定义角点为特征点：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')

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

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 处理每个轮廓
for contour in contours:
    # 近似为多边形
    polygon = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)
    
    # 遍历多边形的顶点
    for point in polygon:
        # 如果顶点是角点，则输出
        if cv2.contourArea(polygon) > 500 and cv2.isContourConvex(polygon):
            cv2.circle(img, tuple(point[0]), 5, (0, 0, 255), -1)

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

在这个示例程序中，我们使用 cv2.isContourConvex() 函数来判断多边形是否为凸多边形，并使用 cv2.contourArea() 函数来计算多边形的面积。如果多边形的面积大于 500，我们认为这是一个有效的多边形，可以将其顶点作为角点输出。

你可以根据自己的需求调整这个程序，例如调整 Canny 边缘检测的参数、调整多边形的近似程度等。