单个数字识别opencv

单个数字识别是计算机视觉中的一个重要应用，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以用于数字识别。以下是一个基于OpenCV的单个数字识别的简单流程：

1.读取数字图像并进行预处理，包括灰度化和二值化处理。

import cv2

# 读取数字图像
img = cv2.imread('digit.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

2.对数字区域进行单个数字的切割，并对每个独立的数字图像进行尺寸标准化操作，选取部分数字图像建立模板库。

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for cnt in contours:
    # 获取轮廓的坐标和宽高
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    # 根据坐标和宽高切割数字图像
    digit = thresh[y:y+h, x:x+w]
    # 将数字图像尺寸标准化为20x20
    resized_digit = cv2.resize(digit, (20, 20))
    # 将数字图像加入模板库
    template.append(resized_digit)

3.将每个数字图像与模板库进行比对，按照各点像素差的绝对值和最小的原则进行模板匹配与识别。

# 遍历数字图像
for digit in digits:
    # 将数字图像尺寸标准化为20x20
    resized_digit = cv2.resize(digit, (20, 20))
    # 初始化最小像素差和最小像素差对应的数字
    min_diff = float('inf')
    min_diff_digit = -1
    # 遍历模板库
    for i, temp in enumerate(template):
        # 计算像素差的绝对值和
        diff = cv2.absdiff(resized_digit, temp)
        diff_sum = diff.sum()
        # 如果像素差的绝对值和小于最小像素差，更新最小像素差和最小像素差对应的数字
        if diff_sum < min_diff:
            min_diff = diff_sum
            min_diff_digit = i
    # 输出识别结果
    print(min_diff_digit)