for con in contours2: x, y, w, h = cv2.boundingRect(con) if 0.8<=w/h<=1.3: if 50 < w < 500 and 50 < h < 500: cv2.rectangle(res, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) # 画矩形框 xcenter = int(x + w / 2) ycenter = int(y + h / 2) size = max(w, h) xmin = int(max(xcenter - size / 2, 0)) xmax = int(min(xcenter + size / 2, cols)) ymin = int(max(ycenter - size / 2, 0)) ymax = int(min(ycenter + size / 2, rows)) temp = img[ymin:ymax, xmin:xmax] temp = cv2.resize(temp, (640, 640)) rectimg.append(temp) cv2.imshow(str(proposal_num), temp) #cv2.imwrite(save_path +'0_' + str(f).zfill(4) + '.png', temp) proposal_num2 += 1 f+=1

这段代码的作用是对一系列轮廓进行处理，并筛选符合条件的轮廓进行矩形框绘制和图像裁剪。具体步骤如下：

1. 对每个轮廓进行循环迭代。
2. 使用`cv2.boundingRect`函数获取轮廓的外接矩形的坐标和尺寸。
3. 判断外接矩形的宽高比是否在0.8到1.3之间，以确定是否符合条件。
4. 判断外接矩形的宽高是否在50到500之间，以确定是否符合条件。
5. 如果符合条件，则在原图上绘制矩形框。
6. 计算矩形框的中心坐标和大小。
7. 根据中心坐标和大小计算裁剪区域的坐标范围。
8. 从原图中裁剪出对应区域的图像，并将其调整为指定大小(640x640)。
9. 将裁剪后的图像添加到一个列表中。
10. 使用`cv2.imshow`函数显示裁剪后的图像。
11. 更新计数器变量，用于保存图像时命名。
12. 继续处理下一个轮廓。

请注意，这段代码缺少一些变量的初始化和部分代码的上下文，因此无法完整运行。

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def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码 用中文

请问需要对以下代码进行优化：

def get_postion(image):
    img = cv2.imread(image)
    blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0)
    canny = cv2.Canny(blurred,0,100)
    contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    print(len(contours))
    for contour in contours:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
        area = cv2.contourArea(contour)
        loop = cv2.arcLength(contour,True)
        if 152<loop<162 and 1444<area<1849:
            x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
            cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
            cv2.imwrite("111.jpg",image)
            return x
    return 0

还请提供一些更具体的优化需求和背景信息，这样我才能更好地为您提供帮助。

# Iterate through each contour and extract the rectangle bounding the digit for contour in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) roi = thresholded[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)这段代码什么意思

这段代码是用来处理数字图像的。首先，它使用一个阈值化技术来将图像二值化，使得数字部分变成白色，背景部分变成黑色。然后，使用轮廓检测技术来提取数字的轮廓。接着，使用cv2.boundingRect函数计算数字轮廓的最小矩形边界框的左上角坐标(x, y)和宽度(w)、高度(h)。然后，使用这些坐标和尺寸来提取数字区域(roi)。最后，将数字区域调整为28x28大小，并使用cv2.INTER_AREA插值方法来进行重采样，以便将其用于数字识别模型的输入。