contours, _ = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)评估这里面的轮廓的角度偏差

在OpenCV中，`cv2.findContours()` 函数用于从二进制图像中检测轮廓（边缘的封闭区域）。参数 `img_binary` 是输入的二值化图像，`cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只返回外部轮廓，不包括内部嵌套的轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 则表示使用简单的链编码，减少存储空间。

当你得到轮廓(`contours`)后，如果要计算轮廓之间的角度偏差，你可以考虑以下步骤：

1. **获取轮廓坐标**：每个轮廓都是一个二维列表，包含一系列点，这些点构成轮廓边界。你需要访问每个点的x、y坐标。

2. **计算直线间的夹角**：对于每对相邻的轮廓，你需要计算这两条边形成的角度。这可以通过两点间距离公式找到两条边的方向向量，然后用反正切函数（如`math.atan2()`）计算它们之间的角度。

3. **处理角度范围**：由于角度通常在0到180度之间，结果可能会包含负数。确保角度在0到180度范围内，或将其转换为0到π弧度（使用 `abs()` 和 `numpy.radians()` 或 `math.radians()`）。

4. **计算偏差**：如果你想知道某个特定轮廓与其他轮廓平均角度的偏差，可以先计算所有角度的总和，然后除以轮廓的数量，得到平均角度。接着，用每个轮廓的角度减去平均角度，取绝对值即得偏差。

这里没有提供具体的代码，但这是一个大致思路：

import numpy as np

# 假设contours是一个二维列表，每个元素是一系列点
angles = []
for i in range(len(contours)):
    for j in range(i+1, len(contours)):
        # 计算第i个和j个轮廓之间的角度
        angle = math.degrees(np.arctan2(contours[j][0] - contours[i][0], contours[j][1] - contours[i][1]))
        
        # 转换并处理角度
        angle = abs(angle)
        
        # 添加到角度列表
        angles.append(angle)

# 平均角度和偏差计算
avg_angle = sum(angles) / len(angles)
deviations = [abs(angle - avg_angle) for angle in angles]

# 如果你想找出最大偏差，可以这样做
max_deviation_index = deviations.index(max(deviations))