Teste das coisas

import numpy as np
import math
import cv2
from numpy import ndarray
from Lista02 import FuncoesML as fun

#lendo a imagem
circles = []
circles = fun.loadFiles('C:/Users/Auricelia/Desktop/DataSetsML/New_shapes_dataset/circles/*.jpg',circles)

#convertendo para níveis de cinza
circles = fun.grayConversion(circles)

#aplicando o filtro gaussiano
circles = fun.blurConversion(circles, 5, 0)

#convertendo para binária
circles = fun.binaryConversion(circles, 255, 31)

#invertendo as cores
circles = fun.invertConversion(circles)

# extraindo momentos da imagem

im2, countours, hierachy = cv2.findContours(circles[0], cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

peri = cv2.arcLength(countours[0], True)  # perimetro

aproxx = cv2.approxPolyDP(countours[0], 0.04 * peri, True)  # vertices

print('Vertices list', aproxx)
print('shape', aproxx.shape)
print('dtype',aproxx.dtype)
print('type',type(aproxx))

x1 = ndarray.item(aproxx,(0,0,0))         # recupera o primeiro elemento do ndarray
y1 = ndarray.item(aproxx,(0,0,1))
x2 = ndarray.item(aproxx,(1,0,0))
y2 = ndarray.item(aproxx,(1,0,1))

print('angle',fun.angleBetweenPoints(x1,y1,2,y2))