for (i, c) in enumerate(refCnts): # 计算外接矩形并且resize成合适大小 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) roi = ref[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.resize(roi, (57, 88)) # 每一个数字对应每一个模板 digits[i] = roi
时间: 2024-04-17 09:24:03 浏览: 9
这段代码是用来计算外接矩形并调整大小的,然后将每个数字对应到相应的模板中。首先,使用enumerate函数来遍历refCnts列表中的元素,同时获取元素的索引和值。然后,使用cv2.boundingRect函数计算轮廓c的外接矩形的坐标和尺寸。接下来,根据外接矩形的坐标和尺寸从ref图像中提取感兴趣区域(roi)。然后,使用cv2.resize函数将roi调整为57x88的大小。最后,将调整后的roi赋值给digits列表中相应索引i的元素。
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for (i,c) in enumerate(refCnts): # 计算外接矩形并且resize (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(c) roi = ref[y:y+h, x:x+w] roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
在这段代码中,我们使用enumerate函数遍历refCnts列表,并为每个轮廓分配一个索引i和对应的轮廓c。
后,我们使用cv2.boundingRect函数计算轮廓c的外接矩形的坐标(x, y)以及宽度w和高度h。这些值将用于裁剪出轮廓区域。
接下来,我们使用numpy数组的切片操作(ref[y:y+h, x:x+w])来提取出轮廓区域roi。
最后,我们使用cv2.resize函数将roi调整为指定的尺寸(57, 88)。调整后的图像将用于后续的处理或识别。
for i, (X, y) in enumerate(train_iter):
这是一个用于迭代训练数据的代码,其中 X 是输入数据,y 是对应的标签。enumerate(train_iter) 是一个迭代器,它会返回一个索引 i 和对应的数据 (X, y)。在循环中,我们可以使用这些数据来训练模型。