python opencv 将图像边缘点打印出来，将这些点组成一个数组，连续五个点拟合成一个线段，计算每个线段的斜率

可以使用Canny算法提取图像边缘，然后使用cv2.findContours函数找到边缘的轮廓，最后使用numpy.polyfit函数对每个轮廓上的点进行拟合，得到斜率。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 将轮廓上的点组成数组
    points = np.squeeze(contour)
    # 对连续五个点进行拟合
    for i in range(len(points) - 4):
        x = points[i:i+5, 0]
        y = points[i:i+5, 1]
        # 拟合直线
        coeffs = np.polyfit(x, y, 1)
        # 计算斜率
        slope = coeffs[0]
        print(slope)

需要注意的是，上述代码假设每个轮廓都是封闭的，因此轮廓上的最后五个点会和最开始的五个点拟合成同一条线段。如果轮廓是非封闭的，需要根据实际情况修改代码。