要了解从上下文到目标点的透视变换的输出吗？

Question

我正在尝试了解warpPerspective和getPerspectiveTransform的输出。所以我拍了一张图片：

并尝试将完整图像（使用边界坐标）转换为
坐标，如下面的pts2所述。这就是我所做的。

import cv2
import numpy as np

image = "b.jpg"

img = cv2.imread(image)

pts1 = np.float32([
        [0,0],
        [0, img.shape[1]],
        [img.shape[0],img.shape[1]],
        [img.shape[0],0]
])


pts2 = np.float32([
        [100,100],
        [100,300],
        [300,300],
        [300,5]
])


M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

dst = cv2.warpPerspective(img,M,(400,400))

cv2.imwrite("test.png", dst)

以上代码的输出如下：

此输出在目的地坐标方面意味着什么：

pts2 = np.float32([
        [100,100],
        [100,300],
        [300,300],
        [300,5]
])

为什么输出显示为现在显示的样子？当我看到pts2并与pts1（它们是简单的边界坐标）进行比较时，我无法在脑海中映射它。