详细解释img1_dims = np.float32([[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)

这行代码的作用是构建一个形状为 (4,1,2) 的三维 numpy 数组，用于表示图像中的四个角点的坐标。其中，`h1` 和 `w1` 分别表示输入图像的高度和宽度，`np.float32` 指定数组中数值的数据类型为 32 位浮点数。

具体来说，`[[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]` 表示四个角点的坐标，分别为左上角、左下角、右下角和右上角。这里使用了 Python 的列表嵌套的写法，即一个列表中包含了四个子列表，每个子列表包含了两个元素，分别表示横坐标和纵坐标。

接着，`.reshape(-1, 1, 2)` 的作用是将原先的三维数组变形为新的三维数组，其中第一维的大小自动计算为 `-1`，表示根据原先的数组形状自动计算大小；第二维的大小固定为 `1`，表示每个角点只有一个坐标；第三维的大小固定为 `2`，表示每个坐标由两个数值表示。这样的变形可以方便后续代码的处理。

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img1_dims = np.float32([[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)

这行代码是将一个矩形框的四个顶点的坐标表示为一个三维数组，用于后续的透视变换。其中，np.float32表示将数据类型设置为32位浮点型，[[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]表示矩形框的四个顶点的坐标，h1和w1分别表示矩形框的高度和宽度。reshape函数将三维数组转换为二维数组，以便于后续的计算。-1表示自动计算数组长度。最后，1和2表示将每个顶点的坐标由一维变为二维。