用中文分析以下代码 cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

这段代码使用了OpenCV库中的findContours函数，其作用是在二值图像中查找轮廓。函数的参数包括三个：mask表示输入的二值图像，RETR_EXTERNAL表示只查找最外层轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示轮廓的存储方式为仅存储轮廓的端点。函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，而cnts则表示列表中的第二个元素，即所有轮廓的坐标点数组。这段代码的作用是获取二值图像mask中所有外层轮廓的坐标点数组。

相关问题

做基于opencv的识别中国车牌，用python敲代码

下面给出一个基于OpenCV和Python的识别中国车牌的代码，可能需要用到一些PyPI上的库：

- opencv-python
- imutils
- pytesseract

具体安装方式可以参考README

import cv2
import imutils
import pytesseract

# 1. 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 2. 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 3. 高斯模糊去噪
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 4. 边缘检测
edged = cv2.Canny(blurred, 100, 200)
# 5. 寻找轮廓
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
# 6. 过滤小区域的轮廓
cnts = [c for c in cnts if cv2.contourArea(c) > 1000]
# 7. 距离仿射变换来获取车牌区域图像
plate = None
for c in cnts:
    # 计算轮廓逼近的多边形
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
    # 如果近似多边形为4，则找到了车牌区域
    if len(approx) == 4:
        plate = approx
        break
if plate is not None:
    # 获取车牌区域图像
    plate = imutils.resize(plate, width=400)
    # 遮罩，获取车牌区域
    mask = np.zeros(gray.shape, dtype=np.uint8)
    cv2.drawContours(mask, [plate], -1, 255, -1)
    mask = cv2.bitwise_and(gray, mask)
    # 二值化处理
    thresh = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    # 执行OCR识别
    text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='chi_sim+eng', config='--psm 7')
    # 输出识别结果
    print("车牌号码为:", text)
else:
    print("未能检测到车牌区域")

代码中第1步读取了图片。

第2步将图片灰度化，方便处理。

第3步为高斯模糊去噪。

第4步进行边缘检测。

第5步使用cv2.findContours函数寻找图像的轮廓。

第6步对得到的轮廓进行过滤，保留比较大的区域。

第7步使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓多边形逼近，如果逼近后的多边形为4，就认为找到了车牌区域，然后对车牌区域执行距离仿射变换，获取车牌图像。

之后，我们需要遮罩，将其他区域都涂黑来保留车牌区域图像。具体的实现方式是先用cv2.drawContours函数画出车牌区域的轮廓，然后将剩下的区域涂黑。接下来，将车牌区域图像二值化，方便执行OCR识别。

最后，我们使用pytesseract库进行OCR识别，识别的语言类型为中文和英文，输出识别结果。如果没有检测到车牌区域，则输出未能检测到车牌区域的提示。

def TEST(): global col global squ ret, frame = image.read() color_lower = np.array([int(Hmin.value),int(Smin.value),int(Vmin.value)]) color_upper = np.array([int(Hmax.value), int(Smax.value), int(Vmax.value)]) color1_lower = np.array([int(H1min.value),int(S1min.value),int(V1min.value)]) color1_upper = np.array([int(H1max.value), int(S1max.value), int(V1max.value)]) #frame = cv2.resize(frame, (400, 400)) frame_ = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),0) hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv,color_lower,color_upper) mask = cv2.erode(mask,None,iterations=2) mask = cv2.dilate(mask,None,iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),0) mask1 = cv2.inRange(hsv,color1_lower,color1_upper) mask1 = cv2.erode(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.dilate(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.GaussianBlur(mask1,(3,3),0) cnts = cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] cnts1 = cv2.findContours(mask1.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (color_x,color_y),color_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) if color_radius > 10: squ=1 else: squ=0 if len(cnts1) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt1 = max(cnts1, key=cv2.contourArea) (color1_x,color1_y),color1_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt1) if color1_radius > 10: col=1 else: col=0

这段代码是一个函数`TEST()`，它的作用是读取图像并进行一系列的处理。首先，它从图像中读取帧。然后，根据一些阈值（`Hmin.value`，`Smin.value`，`Vmin.value`等）定义颜色范围。接下来，它对帧进行高斯模糊处理，并将帧从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后，它使用颜色范围创建掩码，并对掩码进行腐蚀和膨胀处理，以去除噪声并平滑掩码。接着，它使用`cv2.findContours()`函数找到掩码中的轮廓，并选择最大的轮廓。最后，它计算最小包围圆的圆心和半径，并根据半径大小将`col`和`squ`变量设置为1或0。

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