解析代码from imutils import contours import numpy as np import argparse #参数设置包 import imutils #图像处理包 import cv2 import myutils#自定义包 #设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对象 ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="path to input image")#向该对象中添加你要关

于的参数 ap.add_argument("-r","--reference",required=True,help="path to reference OCR-A image") ap.add_argument("-p","--preprocess",type=str,default="thresh",help="type of preprocessing to be done") args=vars(ap.parse_args())#将参数解析为字典形式 #读取图像 image=cv2.imread(args["image"])#读取输入参数指定的图像 gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图像转换为灰度图 thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)[1]#对灰度图进行二值化处理 #预处理 reference=cv2.imread(args["reference"])#读取参数指定的OCR-A字符图像 gray2=cv2.cvtColor(reference,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将OCR-A字符图像转换为灰度图 if args["preprocess"]=="thresh":gray2=cv2.threshold(gray2,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)[1]#二值化 thresh2=gray2 cv2.imshow("thresh2",thresh2)#显示处理后的OCR-A字符图像 cv2.waitKey(0) #调用 myutils.py 中的 sort_contours 函数，对图像中的轮廓进行排序 contours= cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours=imutils.grab_contours(contours) contours=myutils.sort_contours(contours,method="left-to-right") #用来存储结果的字符串，初始化为空 res="" #循环处理每个字符 for c in contours: #计算外接矩形并提取字符区域 (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c) roi=gray[y:y+h,x:x+w] #将字符区域重新调整为固定大小 image=cv2.resize(roi,(57,88)) #计算匹配得分 scores=[] #在模板中计算每个字符的匹配得分 for (digit,template) in digits.items(): #将模板调整为固定大小 template=cv2.resize(template,(57,88)) #计算匹配得分 score=cv2.matchTemplate(image,template,cv2.TM_CCOEFF) (_,score,_,_)=cv2.minMaxLoc(score) scores.append(score) #获取匹配得分最高的模板的索引值 maxIndex=int(np.argmax(scores)) res+=str(maxIndex) #在图像上绘制出结果 cv2.rectangle(image,(0,0),(57,88),(0,0,255),3) cv2.putText(image,res,(2,56),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75,(0,0,255),2) cv2.imshow("image",image) cv2.waitKey(0) #重点在于对输入参数进行解析，并读取对应的图像文件。然后进行二值化、轮廓排序等操作，最后对每个字符进行匹配。若匹配得分最高的模板索引值为 i，则将其转换为字符串，并依次拼接起来，最终得到完整的字符序列。