能否提供关于如何使用 OpenCV (OpenMV) 函数来获取矩形边框四个顶点坐标的详细步骤或代码示例？详细一点

OpenCV (OpenMV)是一个针对微控制器的计算机视觉库，主要用于嵌入式设备，而OpenCV的主要库并不是为这类设备设计的。然而，如果你是在处理基于OpenCV的传统图像处理，并想从一张图片中检测出矩形并获取其四个顶点坐标，可以参考OpenCV4Python中的`cv2.findContours()`函数结合`minAreaRect()`或者`minAreaConvexPoly()`。

以下是基本的步骤和Python代码示例：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像：

img = cv2.imread('your_image.jpg')

3. 转换为灰度图像，以便于边缘检测：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 应用阈值处理或边缘检测算法（如Canny算子）：

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

5. 查找轮廓（contours）：

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

6. 遍历轮廓，找出矩形区域并获取最小包围矩形的四个顶点：

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)  # 四顶点(x, y) 和尺寸(w, h)
    rect = np.array([[x, y], [x+w, y], [x+w, y+h], [x, y+h]], dtype=np.int32)
    
    # 使用minAreaRect() 获取旋转后的最小边界矩形，然后通过rotatedRect()获取四个顶点
    rect = cv2.minAreaRect(contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    
    # 在原图上绘制矩形
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Image with rectangle', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码假设你想要找到最小的矩形，如果不是，你可以选择使用`minAreaConvexPoly()`来获取最小凸多边形的顶点。