Para encontrar esquinas en su imagen, puede usar la función goodFeaturesToTrack en CV2.

Cuando encuentre las esquinas, debe considerar las esquinas cercanas al borde dentado.

Entonces, puedes dibujar una línea recta entre:

1. Si el borde dentado es horizontal, la esquina más a la izquierda hacia la derecha.
2. Si el borde es vertical, desde la esquina más alta hasta la más baja.

 # Required libraries import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # First, read the image img = cv2.imread("kitT9.png", cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # Order the parameters for the `cv.goodFeaturesToTrack` function input_img = gray maxCorners = 20 qualityLevel = 0.01 minDistance = 1 corners = cv.goodFeaturesToTrack(input_img, maxCorners, qualityLevel, minDistance) # This is useful for debugging: draws the corners on the image. corners = np.int0(corners) for i in corners: x, y = i.ravel() cv.circle(img, (x, y), 3, 255, -1) # This part sorts the corners from left to right. def sorter(x): return x[0][0] corners = sorted(corners, key=sorter) # Extract the coordinates of the leftmost and rightmost corners left_corner = corners[0] right_corner = corners[-1] x1 = left_corner[0][0] y1 = left_corner[0][1] x2 = right_corner[0][0] y2 = right_corner[0][1] # Draw the required line! line_thickness = 2 img = cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), thickness=line_thickness) # In a notebook, show the final result plt.imshow(img), plt.show()

El resultado de salida