np.squeeze(contour)返回的是mask轮廓的坐标点还是mask所有的坐标点

`np.squeeze(contour)` 返回的是 mask 轮廓的坐标点，而不是 mask 所有的坐标点。

在 OpenCV 中，`findContours` 函数会返回一个包含所有轮廓的列表。每个轮廓本身是一个包含所有坐标点的 Numpy 数组。但是，这个数组可能具有冗余的维度，可以使用 `np.squeeze` 函数将其压缩为二维数组。

例如，如果轮廓数组的形状为 `(1, n, 2)` 或 `(n, 1, 2)`，其中 `n` 是坐标点的数量，那么使用 `np.squeeze(contour)` 将返回一个形状为 `(n, 2)` 的二维数组，其中每一行表示一个坐标点。

请注意，如果轮廓数组的形状本身已经是 `(n, 2)`，那么 `np.squeeze` 函数不会对其进行任何处理，直接返回原始数组。

如果您需要获取 mask 所有的坐标点，而不仅仅是轮廓上的点，可以使用 `cv2.findNonZero` 函数。该函数会返回 mask 中非零像素的坐标点数组。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

def get_all_mask_points(mask):
    # 获取所有非零像素的坐标点
    points = cv2.findNonZero(mask)
    # 将坐标点数组转换为二维数组
    points = np.squeeze(points)
    return points

使用示例：

# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 获取所有非零像素的坐标点
points = get_all_mask_points(thresh)

# 打印坐标点
for point in points:
    print(point)

请确保已经安装了 OpenCV 库，并将图像文件的路径替换为实际的图像文件路径。这个函数将返回一个包含 mask 所有非零像素的坐标点的二维数组。