已知仿射之前的边框的四个点坐标和放射之后的四个点坐标，如何用python实现仿射变换

在Python中，如果你需要根据仿射变换前后的边界点坐标来恢复仿射变换，通常会涉及到计算变换矩阵。这可以通过OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 的`getAffineTransform`或`getPerspectiveTransform`函数来实现，这两个函数分别用于确定仿射变换和透视变换。

首先假设你有仿射变换前的四个点 `(x1, y1)`, `(x2, y2)`, `(x3, y3)`, `(x4, y4)` 和仿射变换后的对应点 `(dx1, dy1)`, `(dx2, dy2)`, `(dx3, dy3)`, `(dx4, dy4)`。我们可以用以下代码来进行仿射变换：

import cv2

# 定义输入和输出点
src_points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]], dtype=np.float32)
dst_points = np.array([[dx1, dy1], [dx2, dy2], [dx3, dy3], [dx4, dy4]], dtype=np.float32)

# 计算仿射变换矩阵
affine_matrix, _ = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)

# 应用仿射变换到图像
input_image = ...  # 你的原始图像
output_image = cv2.warpAffine(input_image, affine_matrix, input_image.shape[:2])

在这里，`cv2.getAffineTransform`返回的是一个变换矩阵，然后你可以使用`cv2.warpAffine`函数将这个矩阵应用于源图像上。