将四个坐标保存在pts中，python

在OpenCV中，如果你有一个表示矩形区域的四个顶点（通常以(x, y)的形式存储），并想要按照顺时针顺序排列这些点，你可以使用`pyimagesearch.transform.four_point_transform`函数[^2]。这个函数接受一个四边形的顶点列表（如`pts`）作为输入，返回经过透视变换后的对应区域。

具体步骤如下：

1. **导入所需的模块**:

from pyimagesearch.transform import four_point_transform

2. **定义或创建你的顶点列表（假设为`pts`）**:

# 示例，四个顶点 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)
pts = [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)]

3. **调用`four_point_transform`函数进行排序**:

sorted_pts = four_point_transform(pts)

这将会返回一个新的四边形顶点列表，其中的顺序已经按照顺时针方向排列。

请注意，`four_point_transform`通常用于透视变换，但也可以用来整理顶点顺序，以便于后续的几何操作。

相关问题

给定四个点坐标，如何用python根据这四个点坐标在原图上切出来

假设给定的四个点坐标是 $(x_0, y_0)$、$(x_1, y_1)$、$(x_2, y_2)$ 和 $(x_3, y_3)$，其中 $(x_0, y_0)$ 表示左上角的点，$(x_1, y_1)$ 表示右上角的点，$(x_2, y_2)$ 表示右下角的点，$(x_3, y_3)$ 表示左下角的点。那么可以按照以下步骤在原图上切出来：

1. 读入原图像，假设存储在变量 `img` 中。
2. 将四个点的坐标组成一个数组，假设存储在变量 `pts` 中。
3. 根据 `pts` 中的坐标，计算出一个包围四个点的最小矩形，假设矩形的左上角坐标为 $(x, y)$，宽度为 `w`，高度为 `h`。
4. 利用 `cv2.getPerspectiveTransform()` 函数计算出一个透视变换矩阵 `M`，该矩阵可以将原图像中的矩形区域变换到一个新的矩形区域中。
5. 利用 `cv2.warpPerspective()` 函数对原图像进行透视变换，将矩形区域切出来并保存到一个新的数组中。

下面是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入原图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 定义四个点的坐标
pts = np.array([(x0, y0), (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)], dtype=np.float32)

# 计算最小矩形
xmin = np.min(pts[:, 0])
xmax = np.max(pts[:, 0])
ymin = np.min(pts[:, 1])
ymax = np.max(pts[:, 1])
w = xmax - xmin
h = ymax - ymin

# 计算透视变换矩阵
src_pts = pts - np.array([xmin, ymin])
dst_pts = np.array([(0, 0), (w, 0), (w, h), (0, h)], dtype=np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

# 对原图像进行透视变换
dst_img = cv2.warpPerspective(img, M, (w, h))

其中 `(x0, y0)`、`(x1, y1)`、`(x2, y2)` 和 `(x3, y3)` 分别表示四个点的坐标。注意，这里假设四个点的顺序是按照顺时针方向给出的，如果是逆时针方向，则需要先将其调整为顺时针方向。

使用python cv2，打开一张图片，在图片上依次点四个点，并记下四个点的坐标，存入pts = np.array([(), (), (), ()}

要使用OpenCV（cv2）在图片上添加并标记四个点，首先需要导入必要的库并加载图像。在这个示例中，我们将创建一个黑色图像，然后在图像上绘制多边形来表示这些点。

**步骤1**: 导入库并初始化图像

import numpy as np
import cv2

# 创建一个黑底白字的图像
init_img = np.zeros((200, 200, 3), np.uint8)

**步骤2**: 定义点的位置

# 假设我们有四个点，每个点是(x, y)坐标
tpPointsChoose = np.array([[10, 5], [20, 30], [70, 20], [50, 10]])  # 可以替换为你想要的点的坐标

**步骤3**: 转换点数组格式

# 将点从二维数组转换为适合cv2.polylines所需的(行,1,2)形状
pts = tpPointsChoose.reshape((-1, 1, 2))

**步骤4**: 绘制多边形

# 使用cv2.polylines画线，True表示闭合路径
cv2.polylines(init_img, [pts], True, (0, 255, 255))  # 第二个参数是一个布尔值，决定是否连接最后一个点到第一个点形成闭环

# 如果你想标记单条直线，可以这样使用cv2.line
# 对于单个点对：
# cv2.line(init_img, tpPointsChoose[0], tpPointsChoose[1], (0, 0, 255), 5)  # 替换为其他点对

**步骤5**: 显示结果

cv2.imshow('img2', init_img)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，0表示无限等待