python透视变换坐标

在透视变换中，你需要指定原始图像的四个角点坐标和目标图像的四个角点坐标。这些坐标可以用来计算透视变换矩阵，并将原始图像映射到目标图像。

以下是一个示例代码，用于计算透视变换矩阵的函数`get_perspective_transform_matrix()`：

import numpy as np

def get_perspective_transform_matrix(src_points, dst_points):
    matrix = np.zeros((3, 3))
    
    # 构造矩阵A
    A = np.zeros((8,8))
    for i in range(4):
        x, y = src_points[i]
        u, v = dst_points[i]
        A[i*2] = [-x, -y, -1, 0, 0, 0, x*u, y*u]
        A[i*2+1] = [0, 0, 0, -x, -y, -1, x*v, y*v]
    
    # 构造向量b
    b = np.zeros((8,))
    for i in range(4):
        u, v = dst_points[i]
        b[i*2] = -u
        b[i*2+1] = -v
    
    # 求解矩阵x
    x = np.linalg.solve(A, b)
    
    # 重构透视变换矩阵
    matrix[0] = x[:3]
    matrix[1] = x[3:6]
    matrix[2, :2] = x[6:]
    matrix[2, 2] = 1
    
    return matrix

使用这个函数，你可以得到透视变换矩阵`matrix`，然后将其传递给`cv2.warpPerspective()`函数进行透视变换。示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 定义原始图像的四个角点坐标
points_src = np.float32([[0, 0], [0, 500], [500, 500], [500, 0]])

# 定义目标图像的四个角点坐标
points_dst = np.float32([[100, 100], [100, 400], [