我的意思是把正常的图片搞成，左边高度小于右边

抱歉，我理解错误了。如果你想将一张正常的图片变成左边高度小于右边的梯形形状，可以使用下面的程序：

import cv2
import numpy as np

def trapezoid_transformation(img, left_slope, right_slope, top_width_ratio, bottom_width_ratio, height_ratio):
    """
    梯形变换算法，将图像进行梯形变换

    :param img: 待变换的图像
    :param left_slope: 左边斜率
    :param right_slope: 右边斜率
    :param top_width_ratio: 上底宽度比例
    :param bottom_width_ratio: 下底宽度比例
    :param height_ratio: 矩形高度比例
    :return: 变换后的图像
    """

    # 获取图像宽高
    img_height, img_width = img.shape[:2]

    # 计算四个顶点坐标
    x1 = int(img_width * (0.5 - top_width_ratio / 2))
    x2 = int(img_width * (0.5 + top_width_ratio / 2))
    x3 = int(img_width * (0.5 + bottom_width_ratio / 2))
    x4 = int(img_width * (0.5 - bottom_width_ratio / 2))
    y1 = int(img_height * (1 - height_ratio))
    y2 = img_height - 1

    # 计算左右两边的截距
    left_intercept = y2 - left_slope * img_width
    right_intercept = y2 - right_slope * img_width

    # 计算梯形四个点的坐标
    x1_new = (y1 - left_intercept) / left_slope
    x2_new = (y1 - right_intercept) / right_slope
    x3_new = (y2 - right_intercept) / right_slope
    x4_new = (y2 - left_intercept) / left_slope

    # 计算变换矩阵
    src_points = np.float32([[x1_new, y1], [x2_new, y1], [x3_new, y2], [x4_new, y2]])
    dst_points = np.float32([[x1, y1], [x2, y1], [x3, y2], [x4, y2]])
    M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

    # 进行仿射变换
    warped = cv2.warpPerspective(img, M, (img_width, img_height))

    return warped

# 读取原始图像
img = cv2.imread('your_image.jpg')

# 进行梯形变换
left_slope = 0.5 # 左边斜率
right_slope = 0.2 # 右边斜率
top_width_ratio = 0.6
bottom_width_ratio = 1
height_ratio = 0.8
warped = trapezoid_transformation(img, left_slope, right_slope, top_width_ratio, bottom_width_ratio, height_ratio)

# 显示原图和变换后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Warped Image', warped)
cv2.waitKey(0)

其中，`your_image.jpg` 是你自己的图片文件名，`left_slope` 和 `right_slope` 分别表示左边和右边的斜率，`top_width_ratio`, `bottom_width_ratio`, `height_ratio` 分别表示上底宽度比例、下底宽度比例和矩形高度比例，根据实际情况进行调整即可。