Ну а если апроксимировать по xmin, ymin, xmax, ymax в прямоугольник?

Ну фигня выходит, попробовали.
Там на одной камере зона где надо делать детект в форме буквы "т" , и область где не надо детектить получается большая и оттуда идут ложные тревоги

Вот вам ссылка для новичков:
https://livebook.manning.com/book/deep-learning-for-vision-systems/chapter-1

Там просто берется картинка пользователь выделяет прямоугольники.  Сохраняются координаты прямоугольников.
Потом это все вырезается и маштабируется под стандартный размер получается куча кружок или птичек с разных ракурсов. Так же подбираются образцы для отрицательного подкрепления (не кружка/ не птичка) Это отдается на обучение НС.  Где НС учится отличать птичку от не птички.
А далее тренировочные изображения отдаются на распознавания. Есть два подхода это скользящим окном или плиткой.  Скользящим окном перебираются все координаты и копируются квадратики из большого изображения в маленькое. Которое подается в НС которая классифицирует птичка или не птичка. Если птичка то координата запоминается.
Медленный способ. Поэтому придумали использовать не скользящее окно, а сразу разделить все изображение сеткой на одинаковые квадраты - как плитка в ванной.   И каждый такой кусочек подается на НС. На выходе выдаются координаты центра.
Для распознавания разных масштабов придумали Intersection over union (IoU) .  Соседние координаты плитки группируются. Центр вычисляется как центр тяжести.
Используя точность предсказания оценивается точность укрупненного объекта.  Затем ищутся локальные максимумы что-бы отфильтровать дублирующие ректы.

Очевидно самый простой способ. Очерчиваете AABB-rect вокруг вашего контура. Вырезаете нужный кусок или используете ROI подаете на распознавание. Полученные результаты просто фильтруете PointInPolygon
Или можно все лишнее закрасить белым или черным цветом

Можно доп комментарии, пожалуйста.
Что такое ROI?

регион интереса

Region Of Interesеt  регион интереса или если сказать проще картинка в картинке. Фишка OCV которая позволяет не делать лишнее копирование.
https://robocraft.ru/blog/computervision/289.html

Объяснение здорового человека, уф, огонь! Да, первый способ очевидный, так же очевидно, что он медленный пипецки.

Понял,спасибо

Второй способ не понял — а если птичка попала на пересечение четырёх «плиток»?

Ну там НС тренируется на кусочках птичек по этому она тоже распознает. Вы, школьники это делают лучше, же можете своих близких распознать по носу или по глазам. Так же и искусственная НС работает.

Т.е. НС скажет что в 4 плитках по птичке. А далее дополнительными алгоритмами такими как IoU 4 объединятся в 1. Подробнее в  книге что по ссылке выше в 7 главе.

Огонь, да, ссылку видел, спасибо!

более того: так даже лучше результат, когда по части кота распознается весь. потому как не факт, что кот на картинке будет всегда весь

Всем доброго вечера! Кто может помочь с подключением SQLite к Python?

я не понимаю, создают ли эти строки таблицу в SQL и если создают, то где она будет хранится?

Ну вон, в папке есть какая-то база flashcard.db

открой менеджер базы посмотри

я прямо вообще не разбираюсь. Подскажите, где это. В моём проекте, в левом окне есть эта база вроде бы