检测手写数字区域，并获取数字图像，python代码

以下是使用 Python 和 OpenCV 库实现手写数字区域检测和数字图像获取的代码：

import cv2

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.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)

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

# 提取数字区域
for cnt in contours:
    # 计算轮廓面积和长宽比
    area = cv2.contourArea(cnt)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    aspect_ratio = float(w)/h
    if area > 100 and aspect_ratio > 0.8 and aspect_ratio < 1.2:
        # 获取数字图像并进行大小归一化
        digit_img = gray[y:y+h, x:x+w]
        digit_img = cv2.resize(digit_img, (28, 28))
        cv2.imshow('digit_img', digit_img)
        cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，代码中的 `input.jpg` 是输入图像文件名，需要根据实际情况进行修改。另外，代码中提取数字区域的条件是面积大于 100 像素且长宽比在 0.8 到 1.2 之间，可以根据实际情况进行调整。