画像中のドットを正方形の配置に変換したい

Question

前提・実現したいこと

画像変換について勉強中です。
図1のような画像を入力として与えた時に、図2と自動で変換するようなプログラムを開発したいです。

図1. 変換前の画像

図2. 変換後の画像

plant-raspberrypi3さんの記事である、
https://plant-raspberrypi3.hatenablog.com/entry/2018/11/18/210830
を参照して試みているのですが、画像のドットを検出して図形の変換にする良い方法が思いつきません。
やりたいことは任意の4点の画像を入力としたときに、黒ドットの中央が256x256画像の[32, 32],[32, 224],[224, 32],[224,224]の点に異動する変換式を導出するコードを求めたいです。

アドバイスよろしくお願いいたします。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.7

Comments

[pepperleaf]

既に回答が付いていますが、OpenCVを使う、、という事?

[Twinkle_Twinkle]

ご質問ありがとうございます。OpenCVでやれたら良いなと考えておりました。
既にいただいた回答で4点の座標を得られたため、あとは何とか頑張れそうです。

Answer 1

画像のドットを検出して図形の変換にする良い方法が思いつきません。

画像のような白の背景に黒の4つの円が描かれている画像であれば、「輪郭抽出して、円の中心を求める」または「ハフ変換で円検出する」のどちらかの方法で4点の中心が求まりますので、あとは質問に記載のブログにあるようにモルフォロジー変換行列を求めればよいと思います。

輪郭抽出で4つの円の中心を求める例

import cv2

img = cv2.imread("sample.png")

# グレースケールに変換する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2値化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 輪郭抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

points = []
for cnt in contours:
    center, radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
    points.append(center)
print(points)
# [(161.5, 224.0), (77.5, 174.0), (171.5, 86.0), (56.5, 58.0)]