python opencv找圆角矩形的顶点代码

要找到圆角矩形的顶点，可以使用OpenCV中的轮廓检测算法。以下是一些基本的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化和二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for cnt in contours:
    # 获取轮廓周长
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    # 使用多边形逼近方法，得到近似的轮廓
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*perimeter, True)
    # 如果近似轮廓的边数为4，说明可能是矩形
    if len(approx) == 4:
        # 计算轮廓面积
        area = cv2.contourArea(cnt)
        # 计算轮廓的外接矩形
        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
        # 计算矩形的长宽比
        aspect_ratio = float(rect[1][0])/float(rect[1][1])
        # 如果长宽比在某个范围内，说明可能是圆角矩形
        if aspect_ratio >= 0.9 and aspect_ratio <= 1.1:
            # 获取矩形的四个顶点
            rect_points = cv2.boxPoints(rect)
            rect_points = np.int0(rect_points)
            # 在原图上绘制矩形的边框
            cv2.drawContours(img, [rect_points], 0, (0, 0, 255), 2)
            # 在原图上绘制矩形的四个顶点
            for point in rect_points:
                cv2.circle(img, tuple(point), 5, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先使用`cv2.imread()`函数从磁盘上的图像文件中读取图像，并将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。然后，我们使用`cv2.findContours()`函数来查找图像中的轮廓。

接着，我们使用`cv2.approxPolyDP()`函数来对每个轮廓进行多边形逼近，以便得到近似的轮廓。如果近似轮廓的边数为4，则说明可能是矩形。接着，我们计算该轮廓的面积和外接矩形，并计算矩形的长宽比。如果长宽比在某个范围内，说明可能是圆角矩形。

最后，我们使用`cv2.drawContours()`函数在原图上绘制圆角矩形的边框，并使用`cv2.circle()`函数在原图上绘制矩形的四个顶点。将所有检测到的圆角矩形绘制出来后，我们使用`cv2.imshow()`函数来显示结果。

当然，这只是一个基本的示例，您可以根据您的需求进行调整和修改。