利用opencv在身份证上画出二十面体的代码

以下是利用 OpenCV 在身份证上画出二十面体的 Python 代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取身份证图片
img = cv2.imread('id_card.jpg')

# 定义二十面体的八个顶点坐标
vertices = np.array([[-100, -100, -100], [100, -100, -100], [100, 100, -100], [-100, 100, -100],
                     [-100, -100, 100], [100, -100, 100], [100, 100, 100], [-100, 100, 100]])

# 定义二十面体的面
faces = np.array([[0, 1, 2], [0, 2, 3], [0, 4, 5], [0, 5, 1], [1, 5, 6], [1, 6, 2],
                  [2, 6, 7], [2, 7, 3], [3, 7, 4], [3, 4, 0], [4, 7, 6], [4, 6, 5]])

# 定义投影矩阵
K = np.array([[1000, 0, img.shape[1] / 2], [0, 1000, img.shape[0] / 2], [0, 0, 1]])
dist_coef = np.zeros((4, 1))

# 将顶点坐标进行投影
vertices_2d, _ = cv2.projectPoints(vertices, np.zeros((3,)), np.zeros((3,)), K, dist_coef)

# 将二十面体的面进行绘制
for face in faces:
    pts = vertices_2d[face, :].reshape((-1, 2)).astype(np.int32)
    cv2.drawContours(img, [pts], -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示绘制结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先读取了身份证图片，并定义了二十面体的八个顶点坐标和面。接着，我们利用 OpenCV 的 `cv2.projectPoints()` 函数将顶点坐标进行投影，得到二维坐标。最后，我们将二十面体的面进行绘制，并在身份证图片上显示绘制结果。

需要注意的是，我们在代码中手动定义了投影矩阵和畸变系数，这里的参数值仅适用于示例图片。在实际应用中，需要根据具体摄像头的参数进行调整。