cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#查找轮廓
area = []
for k in range(len(cnts)):
area.append(cv2.contourArea(cnts[k]))#轮廓面积数列
max_id = np.argmax(np.array(area))#最大面积轮廓序号
cnt = cnts[max_id]#最大轮廓
x=20
y=30
point = np.array([x,y], dtype="int")
point = np.int0(point)
if (pointPolygonTest(cnt, point, false) == -1):#判断point这个点是否在轮廓外部python函数是什么
#在图像img上把point这个点置黑怎么写
cv2.pointPolygonTest(contour, pt, measureDist)就是了啊，这个函数当measureDist设置为false时，返回 -1、0、1三个固定值。若返回值为+1，表示点在多边形内部，返回值为-1，表示在多边形外部，返回值为0，表示在多边形上。
直接根据位置进行判断就好了
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