matlab将一个矩形分割成四等分，并且是有插入点一个个计算点然后使得矩形平分，并且能够得到平分的图像和平分的点

用matlab将一个矩形分割成四等分，并且是有插入点一个个计算点然后使得矩形平分，并且能够得到平分的图像和平分的点

######以下是我尝试的代码

fprintf('正方形面（平行于xoy）的均分');
f=input('请输入x/y的起点');
h=input('请输入x/y的终点');
n=input('请输入份数n=');
c=((h-f).*(h-f))/n;%%计算每一份的面积
m=1/((sqrt(c)/2)/(h-f))+1;%%计算步长个数
x=linspace(f,h,m);%%确定x的区间
y=linspace(f,h,m);%%确定y的区间
j=2:2*n;
posX=zeros(n+2,1);
posY=zeros(n+2,1);
posX(1)=x(1);
posY(1)=y(1);
for i=2:m
for k=2:m
dx=x(i)-x(1);
dy=y(k)-y(1);
b=dy-2.*dx;
if b==0 %%让x往后移动一下
i=i+1;
dx=x(i)-x(1);
end
if dx==0 %%防止y往下跑的时候dx=0，忽略应有的点
dx=dy;
end
d=dx.*dy;
a=abs(c-d);%%取绝对值
q=c/10;%%误差
if a<q %%求得的点
fprintf('%f,%f\n',x(i),y(k));
x(1)=x(i);
y(1)=y(k);
posX(j)=x(i);
posY(j)=y(k);
j=j+1;
end
if y(k)==h %%让y回归初始值
y(1)=f;
end
posX(end)=x(end);
posY(end)=y(end);
end
end
figure;
plot(posX,posY,'r.','MarkerSize',10);
axis equal;
xlabel('x');
ylabel('y');
legend({'均分点'})

你想将这段代码改成Python语言的代码，并且实现的功能是将一个图像中的矩形和圆形进行检测，并标注出来。以下是改写后的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('shape.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 灰度图转换成二值图像，直接进行灰度反转，让图形区域置1
_, binary_img = cv2.threshold(img, 187, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 获取图像轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取矩形和圆形
rectangles = []
circles = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    # 根据面积和周长的比值判断形状
    if area / perimeter > 0.95:
        rectangles.append(contour)
    elif 0.76 < area / perimeter < 0.8:
        circles.append(contour)

# 绘制矩形和圆形
output_img = cv2.cvtColor(binary_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.drawContours(output_img, rectangles, -1, (0, 255, 255), 2)
cv2.drawContours(output_img, circles, -1, (0, 255, 255), 2)

# 展示结果
cv2.imshow('Shape Detection', output_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，上述代码使用了OpenCV库提供的函数，因此需要先确保已经安装了OpenCV库。代码中的'shape.png'是待检测的图像文件名，请根据实际情况修改为对应的文件路径。