pythonのプログラムの一部を関数化したい

Question

前提・実現したいこと

以下のプログラムの"""ここから"""から"""ここまで"""の部分を関数化したいのですが初心者なので書き方がよく分かりません。書き方を教えていただきたいです。よろしくお願い致します。

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np

""" select_point関数(変換元画像の座標選択) """
def select_point(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:
        cv2.circle(img, (x,y), 3, (255,0,0), -1)
        points.append(x)
        points.append(y)
        print(points)
        print()
        
""" グローバル変数など """
img = cv2.imread('camera.jpg')
rows, cols, ch = img.shape
points = []

cv2.namedWindow('input')
cv2.setMouseCallback('input', select_point)

""" マウス操作(4点を選択) """
while(1):
    cv2.imshow('input',img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: break

""" ホモグラフィ変換 """
pts1 = np.float32([[points[0],points[1]],[points[2],points[3]],[points[4],points[5]],[points[6],points[7]]])
pts2 = np.float32([[200,10],[620,10],[620,430],[200,430]])

# 変換行列の作成
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)

# 画像の変換
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (800, 600))

# 変換結果の表示
cv2.imshow('perspective',dst)
cv2.imwrite("perspective.jpg", dst)

""" ここから """
match_val = {}      # 辞書（key,valueのセット）
img = dst[40:223, 8:138]
cv2.imwrite("image.jpg",img)
temp = []           # リスト（配列）

# グレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

for i in range(1,9):
    temp.append(cv2.cvtColor(cv2.imread(f"{i}.jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) )
    h,w = temp[i-1].shape
    match = cv2.matchTemplate(gray, temp[i-1], cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
    pt = max_pt
    print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
    match_val[i] = max_value # テンプレート画像1を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

# 類似度が一番大きいときのキーの値を出力する。
max_no = max(match_val, key=match_val.get)

""" ここまで """

print()
print(f"{max_no}です")


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Comments

[y_waiwai]

なにをさせる関数を書きたいんでしょうか。
関数は、引数を与えて返り値を返します
どういう引数で、どういう返り値を返すかを決めましょう

Answer 1

file_nameを入れると、max_noを返す関数としました。
例えば
file_name="test.jpg"
print(answer(file_name))
とすれば、max_noが表示されるはずです。

file_name="image.jpg"

def answer(file_name):
  match_val = {}      # 辞書（key,valueのセット）
  img = dst[40:223, 8:138]
  cv2.imwrite(file_name,img)
  temp = []           # リスト（配列）

  # グレースケール変換
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

  for i in range(1,9):
      temp.append(cv2.cvtColor(cv2.imread(f"{i}.jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) )
      h,w = temp[i-1].shape
      match = cv2.matchTemplate(gray, temp[i-1], cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
      min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match)
      pt = max_pt
      print(min_value, max_value, min_pt, max_pt)
      match_val[i] = max_value # テンプレート画像1を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存

  # 類似度が一番大きいときのキーの値を出力する。
  max_no = max(match_val, key=match_val.get)


return max_no