初心者です。丸をつくった紐の画像を直線にできますか

$ python3 -m pip install opencv-python matplotlib scikit-image

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.cm import get_cmap
import numpy as np
import cv2
from itertools import product, permutations
from skimage.morphology import skeletonize

# 画像読み込み
def LoadImage(file: str) -> np.ndarray:
    ret: np.ndarray = cv2.imread(file)
    ret = cv2.cvtColor(ret, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return ret

# 中心線画像を計算する．
# 特にdilateしまくっている箇所はチューニングの余地あり．
def getCenter(img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    ret: np.ndarray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    _, ret = cv2.threshold(ret, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

    for i in range(5):
        kernel = np.ones((5 - i, 5 - i), np.uint8)
        ret = cv2.dilate(ret, kernel, iterations = i + 1)

    kernel = np.eye(2, 2, dtype = np.uint8)
    ret = cv2.dilate(ret, kernel, iterations = 1)
    kernel = 1 - kernel
    ret = cv2.dilate(ret, kernel, iterations = 1)
    return (skeletonize((ret.max() - ret) / 255) * 255).astype(np.uint8)

# 8近傍深さ優先探索
# Skeletonizeで検出した中心線が8近傍で連結しているという仮定のもと動くことに注意
# 幅優先探索の方がいいかも
def dfs(img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    w, h = img.shape
    isVisit = img.copy()
    stack, ret = list(), list()
    for y, x in product(range(1, h), range(1, w)):
        if img[y][x] > 127:
            stack.append([x, y]) # DFSのスタート地点を決める
            break
    eight = [e for e in permutations([-1, 0, 1], 2)]
    eight.extend([(-1, -1), (1, 1)])
    while stack:
        x, y = stack.pop()
        isVisit[y][x] = 0
        ret.append([x, y])
        for ex, ey in eight:
            nx = x + ex
            ny = y + ey
            if 0 <= nx < w and 0 <= ny < h and isVisit[ny][nx] > 127:
                stack.append([nx, ny])
    return ret

# 最小二乗法で傾きを計算
def slope(x, y) -> float:
    n: int = len(x)
    return (np.dot(x, y) - y.sum() * x.sum() / n) / ((x ** 2).sum() - x.sum() ** 2 / n)

# 傾きaの直線のうち，(x, y)を通る法線の(傾き, 切片)を計算
def orthogonal(a, x, y) -> tuple[float, float]:
    return -1 / a, x / a + y

# DFSで求めた中心線のリスト(line)から法線(orthogonal)を求める
def orth_vectors(line: np.ndarray) -> np.ndarray:
    ret, n = list(), 5 # n点分の中心線データを使って計算する
    pad: int = n // 2
    x, y = map(np.array, zip(*line))
    for i in range(pad, len(line) - pad, 2):
        xn, yn = x[i - pad: i + pad + n % 2], y[i - pad: i + pad + n % 2]
        ret.append([*orthogonal(slope(xn, yn), xn.sum() / len(xn), yn.sum() / len(yn))])
    return ret

if __name__ == "__main__":
    orig = LoadImage("img.png") # 画像読み込み
    orth = orth_vectors(dfs(getCenter(orig))) # 法線を計算
    x = np.arange(0, orig.shape[1])
    jet = get_cmap('jet')
    for j in range(len(orth)):
        if abs(orth[j][0]) == np.inf or np.isnan(orth[j][0]):　# 傾き無限大に関して取り扱わないことにする(本当だったらy軸に並行な法線だから無視してはだめ)
            continue
        orth_line = [(x[i], int(orth[j][0] * x[i] + orth[j][1])) for i in range(len(x))] # 法線の乗る座標を計算
        r, g, b, _ = jet(j / len(orth), bytes = True)
        orig = cv2.polylines(orig, [np.array(orth_line)], False, (int(r), int(g), int(b))) # 法線を描く
    plt.axis("off")
    plt.imshow(orig)
    plt.savefig('out.png', bbox_inches = 'tight', pad_inches = 0)