opencv图像处理怎么找轮廓两点的距离

要找到轮廓上两点的距离，可以使用OpenCV中的`arcLength`函数来计算轮廓的周长，然后使用`approxPolyDP`函数来近似轮廓，将其转换为一组顶点。接下来，可以使用`cv::norm`函数来计算两个顶点之间的距离。

以下是一个示例代码片段，演示如何计算轮廓上两点的距离：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("contour.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // Find contours
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(image, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // Approximate contour
    vector<Point> approx;
    double epsilon = 0.01 * arcLength(contours[0], true);
    approxPolyDP(contours[0], approx, epsilon, true);

    // Calculate distance between two points
    Point p1 = approx[0];
    Point p2 = approx[approx.size() - 1];
    double distance = norm(p1 - p2);

    cout << "Distance between two points: " << distance << endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了一个灰度图像，并找到了其边界轮廓。然后，我们使用`approxPolyDP`函数近似轮廓，找到了最靠近轮廓起点和终点的两个顶点，并计算它们之间的距离。