如何在opencv python中将8个点分成两部分

我试图做一个摄像机校准，但在将点分成两个簇时遇到了问题

示例图像： 例如，如图所示，有八个大小相似的矩形。A、 B、C、D、E、F、G、H是它们的中心。我想把A，B，C，D集中到一个列表中，把E，F，G，H集中到另一个列表中

我的想法是找到4个点的所有组合，然后进行直线拟合。最佳拟合的两条线（偏差最小）应为线ABCD和线EFGH。因此，我可以把它们分开

然而，我想知道是否有更好的方法来做到这一点？或者在python/opencv中是否有我可以使用的库

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非常感谢。

计算机视觉中的经典方法（CV中的每个人都应该知道）是使用Hough变换。然后在这个投影中找到密度峰值

Hough变换空间中的峰值对应于原始空间中包含多个点的线

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有一种基于这种思想的聚类算法：CASH。但是，如果您的输入数据超过二维，那么使用它最有趣。

谢谢。但根据我的测试，hough变换仍然失败。我试过

lines=cv2.HoughLines（img，1，np.pi/180200）

。但是它只给出一行而不是两行<代码>img仅包含10个中心点。我用以下方法完成了这个问题：1。找出两点的所有组合。2.使用两点得到一条直线。然后看看这条线上是否有五个点。3.当我找到两条这样的线时，返回。