方法：找到外轮廓contour→采样contour里的点→形成rect。
tips：findcontours函数，参数可查，注意输入的二值化图像最外一圈应为黑，否则最外一圈将被找为最大轮廓。
关键代码：
【步骤二】在patch图像内，进行特征点寻找，因为漏油属于不规则，而没有漏油的轮廓patch可能找不到特征点，找到的特征点通过后期计算可以筛查为漏油。
关键代码：
tips：keypoint的数据结构--各种特征点。
【步骤三】计算正常轮廓宽度和特征点上的轮廓宽度，比较判断是否漏油。
关键代码：
①计算特征点周围的轮廓宽度
【调用了定义的计算某点处的轮廓宽度】
②计算某点处的轮廓宽度，在该点处沿水平、竖直方向遍历，可求得灰度值为0的水平长度数值或数值长度，取最小的。
③计算patch中的轮廓宽度，统计二值化图像中灰度值为0的像素数量，其中指针的使用：
八位灰度图的指针格式为 uchar *
④计算patch中轮廓的角度，以纠正①中计算的漏油处宽度角度偏差的问题。
