# 对轮廓进行排序:只考虑外轮廓的左上顶点的坐标值 refCnts = imutils.contours.sort_contours(refCnts, method='left-to-right')[0] # 相当于 refCnts ct = imutils.contours.sort_contours(refCnts, method='left-to-right') digits = {}
时间: 2024-04-18 21:27:50 浏览: 81
首先,我们使用imutils库中的sort_contours函数对廓进行排序。该函数的第一个参数是要排序的轮廓列表(refCnts),第二个参数是排序的方法(method='left-to-right')。我们将返回的排序后的轮廓列表的第一个元素(refCnts[0])赋值给refCnts变量。
接下来,我们创建一个名为digits的空字典,用于存储数字及其对应的左上顶点坐标值。
相关问题
refCnts = imutils.contours.sort_contours(refCnts, method='left-to-right')[0] # 相当于 refCnts ct = imutils.contours.sort_contours(refCnts, method='left-to-right') digits = {}
在这段代码中,`imutils.contours.sort_contours()`函数用于对轮廓进行排序。它接受两个参数:要排序的轮廓列表和排序的方法。
在这里,`refCnts`是要排序的轮廓列表,`method='left-to-right'`表示按照从左到右的顺序进行排序。
函数返回一个元组,包含两个元素。第一个元素是排序后的轮廓列表,对应于`refCnts`的排序结果。第二个元素是与排序后的轮廓列表相对应的索引数组,可以根据这个索引数组对其他相关数据进行排序。
在您的代码中,将排序后的轮廓列表赋值给了变量`ct`,然后创建了一个空字典`digits`。
这样,您可以使用排序后的轮廓列表进行后续操作,例如识别数字等。
contours = imutils.grab_contours(contours)中的“ imutils”有什么作用?
imutils是一个Python库,提供了一些方便的图像处理函数,可以帮助简化OpenCV的一些常用操作。在这段代码中,imutils提供的grab_contours函数用于从cv2.findContours函数返回的元组中提取轮廓数据。具体来说,cv2.findContours函数返回的元组包含三个值:图像、轮廓列表和轮廓的层次结构。grab_contours函数会从这个元组中提取轮廓列表,方便后续的轮廓处理。使用imutils库中的函数可以简化代码的编写,让图像处理更加高效。