我有一张图片，它的四个边对应圆柱的正视图矩形的四个边，四个点是对应矩形的四个点，其中左右两条边是圆柱侧边，请使用python将其展开，不需要找点，我的图片被其正视图刚好撑满

这个问题需要用到图像处理和计算几何的知识，可以分为以下几个步骤：

1. 读取图片并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行二值化处理，将像素值小于某个阈值的像素点设置为黑色，其余像素点设置为白色，从而得到轮廓。

3. 使用 OpenCV 库中的 findContours 函数找到图像的所有轮廓，并选取最长的轮廓作为圆柱的边缘。

4. 使用 OpenCV 库中的 approxPolyDP 函数对轮廓进行多边形拟合，得到一个近似的矩形。

5. 计算矩形的四个顶点在原图中的坐标，并将其映射到展开图像的四个顶点。

6. 对展开图像进行透视变换，将其变换为矩形图像。

下面是代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 找到最长的轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 对轮廓进行多边形拟合
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True)

# 计算矩形的四个顶点在原图中的坐标
src_points = np.float32([approx[0][0], approx[1][0], approx[2][0], approx[3][0]])
dst_points = np.float32([[0, 0], [img.shape[1], 0], [img.shape[1], img.shape[0]], [0, img.shape[0]]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 对展开图像进行透视变换
unwrapped = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Unwrapped', unwrapped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码可以将一个圆柱的正视图展开为一个矩形图像。由于不知道你的图片具体情况，可能需要对代码进行一些调整。