Как нарисовать заполненный прямоугольник с помощью функций рисования OpenCV?

Я написал сценарий Python, который в основном анализирует видео кадр за кадром и использует сопоставление функций + Homography для обнаружения сходства с заданным изображением и рисует ограничивающую рамку вокруг области, в которой изображение появляется в видео. Я новичок в OpenCV, поэтому не могу понять, какую функцию использовать для рисования заполненного прямоугольника вместо ограничивающего прямоугольника (я использую полилинии).

Я предполагаю, что мне нужно использовать fillpoly или fillConvexPoly, но я не понимаю, какие параметры использовать и как их реализовать. Вот мой код.

    import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread("template.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 
    cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'xvid')
    out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 25.0, (1280,718))

    # Features
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    kp_image, desc_image = sift.detectAndCompute(img, None)

    # Feature matching
    index_params = dict(algorithm=0, trees=5)
    search_params = dict()
    flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

    while True :
        _, frame = cap.read()
        grayframe = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        kp_grayframe, desc_grayframe = sift.detectAndCompute(grayframe, None)
        matches = flann.knnMatch(desc_image, desc_grayframe, k=2)

        good_points = []
        for m, n in matches:
            if m.distance < 0.6 * n.distance:
                good_points.append(m)

        if (len(good_points)>10):
            query_pts = np.float32([kp_image[m.queryIdx].pt for m in good_points]).reshape(-1, 1, 2)
            train_pts = np.float32([kp_grayframe[m.trainIdx].pt for m in good_points]).reshape(-1, 1, 2)
            matrix, mask = cv2.findHomography(query_pts, train_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
            matches_mask = mask.ravel().tolist()

            # Perspective transform
            h, w = img.shape
            pts = np.float32([[0, 0], [0, h], [w, h], [w, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
            dst = cv2.perspectiveTransform(pts, matrix)

            homography = cv2.polylines(frame, [np.int32(dst)], True, (0,255, 0), 3) #this is the line i want to change
            out.write(homography)
            cv2.imshow("Homography", homography)

        else:
            cv2.imshow("Homography", grayframe)


        cv2.imshow("grayFrame", grayframe)

        key = cv2.waitKey(1)
        if key & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()