h,w = d.shape for i in range(h): for j in range(w): if d[i][j] not in [9, 10]: img.itemset((i, j, 0), 255) img.itemset((i, j, 1), 255) img.itemset((i, j, 2), 255) return img 取if d[i][j] not in [9, 10]:最大的四个角，裁剪图像

可以使用以下代码来取最大的四个角并裁剪图像：

# 找到最大的四个角坐标
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, 4, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)
top_left = tuple(corners[corners[:, :, 1].argmin()][0])
top_right = tuple(corners[corners[:, :, 0].argmax()][0])
bottom_left = tuple(corners[corners[:, :, 0].argmin()][0])
bottom_right = tuple(corners[corners[:, :, 1].argmax()][0])

# 计算裁剪后的图像大小和坐标
width = max(np.sqrt((bottom_right[0] - bottom_left[0])**2 + (bottom_right[1] - bottom_left[1])**2),
            np.sqrt((top_right[0] - top_left[0])**2 + (top_right[1] - top_left[1])**2))
height = max(np.sqrt((top_right[0] - bottom_right[0])**2 + (top_right[1] - bottom_right[1])**2),
             np.sqrt((top_left[0] - bottom_left[0])**2 + (top_left[1] - bottom_left[1])**2))
dst_points = np.array([[0, 0], [width - 1, 0], [0, height - 1], [width - 1, height - 1]], dtype=np.float32)
src_points = np.array([top_left, top_right, bottom_left, bottom_right], dtype=np.float32)
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 进行透视变换
result = cv2.warpPerspective(image, M, (int(width), int(height)))

这段代码使用了OpenCV中的`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数找到图像中的角点，然后根据找到的角点计算出透视变换矩阵，最后使用`cv2.warpPerspective()`函数进行透视变换，得到裁剪后的图像。