opencv数字识别简单代码

以下是使用OpenCV进行数字识别的简单代码示例：

import cv2

# 加载数字模板图像（0-9）
templates = []
for i in range(10):
    template = cv2.imread(f"template_{i}.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    templates.append(template)

# 加载待识别图像
image = cv2.imread("test_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对待识别图像进行阈值化处理
_, thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 定义识别结果列表
results = []

# 遍历数字模板，使用模板匹配寻找匹配的数字
for template in templates:
    result = cv2.matchTemplate(thresh, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    
    # 将识别结果加入列表中
    results.append((max_val, max_loc))

# 对结果列表按照匹配值从高到低进行排序
results = sorted(results, reverse=True)

# 输出识别结果，即匹配值最高的数字
print(f"识别结果：{results[0][1]}")

这个代码示例中，先加载了数字模板图像和待识别图像，然后对待识别图像进行阈值化处理，将其转换为二值图像。接着，遍历数字模板，使用模板匹配寻找匹配的数字，并将匹配结果加入结果列表中。最后，对结果列表按照匹配值从高到低进行排序，并输出识别结果，即匹配值最高的数字。