画面中有一个平板，但也有其他的线条干扰，如何得到平板的四点坐标或者得到平板的轮廓信息，用python代码实现

要得到平板的四点坐标或轮廓信息，可以使用图像处理和计算机视觉技术。以下是用Python实现这个任务的大致步骤：

1. 读取图像，可以使用OpenCV库中的cv2.imread()函数。

2. 对图像进行预处理，例如灰度化、高斯滤波、边缘检测等。可以使用OpenCV库中的cv2.cvtColor()、cv2.GaussianBlur()、cv2.Canny()等函数。

3. 对图像进行轮廓检测，可以使用OpenCV库中的cv2.findContours()函数。

4. 根据轮廓信息，筛选出符合平板形状的轮廓。可以根据轮廓的形状、大小、比例等特征进行筛选。

5. 对筛选出的轮廓进行透视变换，得到平板在图像中的矩形区域。可以使用OpenCV库中的cv2.getPerspectiveTransform()和cv2.warpPerspective()函数。

6. 根据透视变换后的矩形区域，得到平板的四点坐标。

下面是一份示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 预处理图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选轮廓
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area < 1000 or area > 10000:
        continue
    
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.03 * perimeter, True)
    if len(approx) != 4:
        continue
    
    # 透视变换
    pts1 = np.float32([approx[0][0], approx[1][0], approx[2][0], approx[3][0]])
    pts2 = np.float32([[0, 0], [0, 300], [300, 300], [300, 0]])
    M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
    dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('original', img)
    cv2.imshow('perspective', dst)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

其中，假设原始图像为'image.jpg'，通过调整预处理和筛选的参数，可以得到符合要求的平板区域，并显示出来。