refCnts = imutils.contours.sort_contours(refCnts, method='left-to-right')[0] # 相当于 refCnts ct = imutils.contours.sort_contours(refCnts, method='left-to-right') digits = {}

在这段代码中，`imutils.contours.sort_contours()`函数用于对轮廓进行排序。它接受两个参数：要排序的轮廓列表和排序的方法。

在这里，`refCnts`是要排序的轮廓列表，`method='left-to-right'`表示按照从左到右的顺序进行排序。

函数返回一个元组，包含两个元素。第一个元素是排序后的轮廓列表，对应于`refCnts`的排序结果。第二个元素是与排序后的轮廓列表相对应的索引数组，可以根据这个索引数组对其他相关数据进行排序。

在您的代码中，将排序后的轮廓列表赋值给了变量`ct`，然后创建了一个空字典`digits`。

这样，您可以使用排序后的轮廓列表进行后续操作，例如识别数字等。

相关问题

contours = imutils.grab_contours(contours)中的“ imutils”有什么作用？

imutils是一个Python库，提供了一些方便的图像处理函数，可以帮助简化OpenCV的一些常用操作。在这段代码中，imutils提供的grab_contours函数用于从cv2.findContours函数返回的元组中提取轮廓数据。具体来说，cv2.findContours函数返回的元组包含三个值：图像、轮廓列表和轮廓的层次结构。grab_contours函数会从这个元组中提取轮廓列表，方便后续的轮廓处理。使用imutils库中的函数可以简化代码的编写，让图像处理更加高效。

max_cnt = max(contours, key=lambda cnt: contours_area(cnt)) # 创建空白画布 mask = np.zeros_like(img_bin) # 获取面积最大的 contours mask = cv.drawContours(mask, [max_cnt], 0, 255, -1)

这行代码的作用是从一个轮廓列表(contours)中，利用关键字参数(key)将每个轮廓(cnt)的面积(contours_area(cnt))计算出来，然后找出面积最大(max)的轮廓(max_cnt)。