我现在只知道原图的四个角点坐标，怎么求变换后的四个角点坐标啊？

如果你已经知道了原图的四个角点坐标，那么可以通过透视变换的公式来计算变换后的四个角点坐标。透视变换的公式如下：

x' = (a11*x + a12*y + a13) / (a31*x + a32*y + a33)
y' = (a21*x + a22*y + a23) / (a31*x + a32*y + a33)

其中，(x,y)是原图上的点，(x',y')是变换后的点，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32、a33是变换矩阵中的元素。

假设原图的四个角点坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)，变换后的四个角点坐标分别为(x1',y1')、(x2',y2')、(x3',y3')、(x4',y4')，那么可以通过以下步骤求出变换矩阵：

1. 根据原图的四个角点坐标和变换后的四个角点坐标，构造出一个线性方程组，求解出变换矩阵中的9个元素。

2. 将求解出来的9个元素组成3×3的矩阵，即为变换矩阵。

3. 将变换矩阵应用于原图上的每个像素点，计算出变换后的像素点坐标，即可得到变换后的图像。

需要注意的是，在实际应用中，由于图像存在畸变等问题，可能需要进行更加复杂的变换，如透视变换、仿射变换等，具体方法需要根据实际情况进行选择。

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给定四个点坐标，如何用python根据这四个点坐标在原图上切出来

假设给定的四个点坐标是 $(x_0, y_0)$、$(x_1, y_1)$、$(x_2, y_2)$ 和 $(x_3, y_3)$，其中 $(x_0, y_0)$ 表示左上角的点，$(x_1, y_1)$ 表示右上角的点，$(x_2, y_2)$ 表示右下角的点，$(x_3, y_3)$ 表示左下角的点。那么可以按照以下步骤在原图上切出来：

1. 读入原图像，假设存储在变量 `img` 中。
2. 将四个点的坐标组成一个数组，假设存储在变量 `pts` 中。
3. 根据 `pts` 中的坐标，计算出一个包围四个点的最小矩形，假设矩形的左上角坐标为 $(x, y)$，宽度为 `w`，高度为 `h`。
4. 利用 `cv2.getPerspectiveTransform()` 函数计算出一个透视变换矩阵 `M`，该矩阵可以将原图像中的矩形区域变换到一个新的矩形区域中。
5. 利用 `cv2.warpPerspective()` 函数对原图像进行透视变换，将矩形区域切出来并保存到一个新的数组中。

下面是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入原图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 定义四个点的坐标
pts = np.array([(x0, y0), (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)], dtype=np.float32)

# 计算最小矩形
xmin = np.min(pts[:, 0])
xmax = np.max(pts[:, 0])
ymin = np.min(pts[:, 1])
ymax = np.max(pts[:, 1])
w = xmax - xmin
h = ymax - ymin

# 计算透视变换矩阵
src_pts = pts - np.array([xmin, ymin])
dst_pts = np.array([(0, 0), (w, 0), (w, h), (0, h)], dtype=np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

# 对原图像进行透视变换
dst_img = cv2.warpPerspective(img, M, (w, h))

其中 `(x0, y0)`、`(x1, y1)`、`(x2, y2)` 和 `(x3, y3)` 分别表示四个点的坐标。注意，这里假设四个点的顺序是按照顺时针方向给出的，如果是逆时针方向，则需要先将其调整为顺时针方向。

我要如何获得原图中的四个顶点坐标

获得原图中的四个顶点坐标的方法取决于您的具体情况。以下是一些常见的方法：

1. 如果您已经知道了原图中的四个顶点坐标，那么您可以直接使用这些坐标。

2. 如果您有原图和变换后的图像之间的对应点（如同一物体在两张图像中的位置），您可以使用透视变换或仿射变换来计算原图中的四个顶点坐标。

3. 如果您只有原图中一个物体的边界框坐标，您可以使用边缘检测算法（如Canny算法）找到四条边缘线，然后使用线段拟合算法（如Hough变换）来估计四个顶点的坐标。

4. 如果您有原图中的其他特征点（如角点、中心点等），您可以使用特征点检测算法（如Harris角点检测算法）来找到四个角点，并使用插值算法计算其他两个点的坐标。

无论哪种方法，都需要根据具体情况进行适当的调整和参数设置。