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**毕设原方法：**基于像素点为单位进行比对

存在问题： 利用一定的欧氏距离替代像素点为单位，故无法使用原像素点遍历的方法对单位点进行转向角赋值（原方法：首先，找到多边形顶点在全部边缘点中的位置；然后，利用for循环遍历所有顶点位置，内部再设置for循环对于边缘点，从上一顶点位置遍历至下一顶点位置，实现赋值）。 解决方案： 以一定间隔的欧式距离作为单位设置的采样点无法定位到实体的像素点上，所以，利用长度信息，直接将边缘点抽象的表示为一组转向角集合，其仅包含角度信息，不包含位置以及坐标等信息。 具体步骤：

1. 对于多边形的顶点，得到其位置信息。设置采样间隔（欧氏距离长度为单位）。
2. 根据位置信息，计算相邻两点间的欧式距离，得到一个相邻边长的集合。同时对其进行求和，得到多边形周长。
3. 根据边长集合，计算出每一顶点的累计边长。
4. 同时对其进行求和，得到多边形的周长。
5. 从第一个顶点开始（length=0），对采样点进行转向角赋值。设置for循环遍历所有顶点的转向角值，内部根据累加采样间隔不断更新实时长度，当实时长度超过当前采样点多拥有的累计边长，则指针更新到下一顶点，开始以下一顶点所具有的转向角值进行赋值，重复以上操作，直到所有采样点均被赋值。
6. 最终得到1*n的数组，即碎片边缘的转向角集合。

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