python opencv从圆角矩形轮廓中找到4个顶点

要从圆角矩形轮廓中找到4个顶点，可以通过以下步骤实现：

1. 通过`cv2.findContours()`函数找到轮廓并筛选出矩形轮廓。
2. 计算矩形轮廓的面积，筛选出面积最大的矩形轮廓。
3. 使用`cv2.approxPolyDP()`函数对矩形轮廓进行多边形逼近，得到一个近似的多边形轮廓。
4. 对多边形轮廓进行排序，找到左上角、右上角、右下角、左下角四个顶点。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread("test.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选矩形轮廓
rect_contours = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > 1000:
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
        if len(approx) == 4:
            rect_contours.append(approx)

# 计算面积最大的矩形轮廓
max_area = 0
max_contour = None
for contour in rect_contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > max_area:
        max_area = area
        max_contour = contour

# 对多边形轮廓进行排序，找到四个顶点
top_left = None
top_right = None
bottom_right = None
bottom_left = None
if max_contour is not None:
    points = max_contour.reshape(4, 2)
    rect = np.zeros((4, 2), dtype=np.float32)
    s = points.sum(axis=1)
    rect[0] = points[np.argmin(s)]
    rect[2] = points[np.argmax(s)]
    diff = np.diff(points, axis=1)
    rect[1] = points[np.argmin(diff)]
    rect[3] = points[np.argmax(diff)]
    top_left = rect[0]
    top_right = rect[1]
    bottom_right = rect[2]
    bottom_left = rect[3]

# 在图像上绘制矩形和顶点
cv2.drawContours(img, [max_contour], 0, (0, 255, 0), 2)
cv2.circle(img, tuple(top_left), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(img, tuple(top_right), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(img, tuple(bottom_right), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(img, tuple(bottom_left), 5, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先读取图像并将其转为灰度图像，在二值化处理后查找轮廓。然后筛选出面积最大的矩形轮廓，并对其进行多边形逼近。接下来对多边形轮廓进行排序，找到四个顶点，并在图像上绘制矩形和顶点。

请注意，在实际应用中，由于图像中可能会有多个矩形轮廓，需要根据实际情况进行筛选和排序，以确保找到正确的顶点。