python摄像头一直打开，在其轮廓周长大于1/2时，开始采集从这一时刻开始到3秒后结束采集坐标点或者前100帧的所有图像左极值点，并将所有左极值点垂直像素进行排序，分别求出纵坐标和横坐标的最大值和最小值之差，，然后将差值显示

### 回答1：
import cv2
import numpy as np
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
ret, frame = cap.read()

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算轮廓周长
perimeter = cv2.arcLength(max_contour, True)

# 如果轮廓周长大于1/2，则开始采集左极值点
if perimeter > len(max_contour) / 2:
start_time = time.time() # 开始采集时间
points = [] # 存储左极值点
count = 0 # 计数器

while True:
ret, frame = cap.read()

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算左极值点
leftmost = tuple(max_contour[max_contour[:, :, 0].argmin()][0])
points.append(leftmost[1])

# 显示左极值点
cv2.circle(frame, leftmost, 5, (0, 0, 255), -1)

# 计数器加1
count += 1

# 如果采集时间超过3秒或者采集了100帧，则停止采集
if time.time() - start_time >= 3 or count >= 100:
break

# 对左极值点进行排序
points.sort()

# 计算纵坐标和横坐标的最大值和最小值之差
y_diff = points[-1] - points[0]
x_diff = len(points) - 1

# 显示差值
cv2.putText(frame, "y_diff: " + str(y_diff), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, "x_diff: " + str(x_diff), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("frame", frame)

# 按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

### 回答2：
首先需要使用python中的摄像头库来打开摄像头。然后，使用图像处理库来检测物体的轮廓，并计算出其周长。当轮廓周长大于整体轮廓的1/2时，开始采集数据。

在这个阶段，我们可以使用条件控制和循环语句来实现。即设置一个计数器或计时器，在达到指定时间或帧数之前，不断进行图像采集和处理。

对于每个采集到的图像，首先需要使用特定的算法（如OpenCV）来检测出所有左极值点。然后，将这些左极值点的垂直像素值进行排序。

在排序完成后，我们可以得到一个排序好的垂直像素点列表。接下来，需要计算出该列表中最大值和最小值之间的差值。

可以通过使用python中的列表操作和内置函数来实现。比如，使用max()和min()函数求出最大值和最小值，然后进行相减操作。

最后，将差值显示出来。可以调用python中的显示库来显示结果，比如matplotlib等。

综上所述，我们通过摄像头库打开摄像头，使用图像处理库检测和处理轮廓，对采集到的图像进行左极值点的检测和排序，计算出垂直像素的最大值和最小值之差，最后通过显示库将差值显示出来。以上就是用300字来回答该问题的内容。