提取出边缘坐标点，计算边界框，包含所有的边缘坐标点的代码

假设有一个包含边缘坐标点的数组 `edge_points`，可以通过以下代码计算出包含所有边缘坐标点的边界框：

# 初始化边界框的四个点坐标为第一个边缘点的坐标
min_x = max_x = edge_points[0][0]
min_y = max_y = edge_points[0][1]

# 遍历所有边缘点，更新边界框的坐标值
for point in edge_points:
    x, y = point
    if x < min_x:
        min_x = x
    if x > max_x:
        max_x = x
    if y < min_y:
        min_y = y
    if y > max_y:
        max_y = y
        
# 边界框的左上角和右下角坐标分别为 (min_x, min_y) 和 (max_x, max_y)
# 可以将它们打包成一个元组并返回
bounding_box = (min_x, min_y, max_x, max_y)
return bounding_box

此代码可以处理任意数量的边缘坐标点，并返回一个包含边界框左上角和右下角坐标的元组。

相关问题

不规则图片边缘坐标点提取到后，如何提取到这些坐标点附近的坐标点

可以使用图像处理中的滤波算法或二值化算法来提取到这些坐标点附近的坐标点。其中，滤波算法可以通过卷积运算来实现，常用的滤波算法有高斯滤波、中值滤波等，这些算法可以在一定程度上平滑图像，并提取到边缘附近的像素点。而二值化算法可以将图像转化为黑白两种颜色，从而提取到边缘附近的像素点。在得到了边缘坐标点后，可以采用搜索算法（如深度优先搜索、广度优先搜索等）或者遍历算法（如扫描线算法、边界跟踪算法等）来提取到这些坐标点附近的坐标点。最终得到的坐标点可以根据需要进行进一步处理和分析。

不规则图片边缘坐标点提取到后，对不规则图片边缘进行缩放，使得在不规则图片内生成小尺寸的不规则图片

对于不规则图片的边缘坐标点提取，可以使用边缘检测算法，如Canny算法或Sobel算法等，提取出不规则图片的边缘，然后将边缘上的点作为边缘坐标点进行提取。

接下来，可以使用OpenCV等图像处理库中的缩放函数对不规则图片进行缩放，生成小尺寸的不规则图片。具体操作如下：

1. 读取原始不规则图片并进行边缘检测，提取出边缘坐标点；

2. 计算边界框，包含所有的边缘坐标点；

3. 定义缩放比例，计算新的图片尺寸；

4. 对原始不规则图片进行缩放，生成新的不规则图片；

5. 对新的不规则图片进行边缘检测，提取出边缘坐标点；

6. 将边缘坐标点转换为相对于新不规则图片的坐标点；

7. 根据新的边缘坐标点重新生成新的不规则图片。

缩放后的不规则图片可以用于各种图像处理任务，如目标检测、图像分割等。