手写数字识别python代码 (h, w) = img.shape

好的，以下是一个简单的手写数字识别的 Python 代码：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 读取图片
img = cv2.imread('test.png')

# 灰度化、二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

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

# 遍历轮廓并识别数字
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if w * h > 100:
        roi = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        roi = np.reshape(roi, (1, 28, 28, 1))
        roi = roi.astype('float32') / 255
        result = model.predict(roi)
        digit = np.argmax(result)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, str(digit), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中使用了 OpenCV 进行图片处理，Keras 加载模型进行识别。最后将识别结果绘制在原图上并显示出来。其中 `(h, w) = img.shape` 是用来获取图片的高度和宽度的，可以用来判断图片是否成功读取。