现在已知图像中物体的外轮廓各点的坐标值，现在需要从外轮廓围成区域内找到一条最长线段，要求这条线段上各点应该都在外轮廓所谓区域内。用python找到这条线段

这个问题可以通过计算凸包（convex hull）来解决。凸包是包含所有给定点的最小凸多边形，我们可以将外轮廓的所有点作为输入，计算得到凸包上的所有点，然后枚举凸包上所有的点对，找到距离最远的点对即可。下面是用Python实现的代码：

from scipy.spatial import ConvexHull
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

# 外轮廓的所有点，假设是一个二维数组，每个元素是一个点的坐标(x, y)
points = [(0, 0), (1, 2), (3, 1), (2, 3), (5, 2), (4, 4), (6, 0), (7, 3)]

# 计算凸包上的所有点
hull = ConvexHull(points)
hull_points = [points[i] for i in hull.vertices]

# 计算凸包上所有点对之间的距离
distances = squareform(pdist(hull_points))

# 找到距离最远的点对
max_distance = 0
max_i, max_j = 0, 0
for i in range(len(hull_points)):
    for j in range(i+1, len(hull_points)):
        if distances[i][j] > max_distance:
            max_distance = distances[i][j]
            max_i, max_j = i, j

# 输出结果
print("最长线段的长度:", max_distance)
print("最长线段的起点:", hull_points[max_i])
print("最长线段的终点:", hull_points[max_j])

这个代码使用了`scipy`库中的`ConvexHull`和`pdist`函数，前者计算凸包，后者计算距离矩阵。注意，`pdist`函数返回的是一个一维数组，需要使用`squareform`函数将其转换为二维矩阵，方便后续处理。