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 = {}

时间: 2024-04-18 07:28:34 浏览: 207
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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。
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myimage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, img1 = cv.threshold(myimage, 100, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) # cv.namedWindow('img1',0) # cv.resizeWindow('img1',600,600) # cv.imshow('img1',img1) # print(type(img1)) # print(img1.shape) # print(img1.size) # cv.waitKey(2) kernel1 = np.ones((10, 10), np.uint8) # 做一次膨胀 img2 = cv.dilate(img1, kernel1) # cv.namedWindow('img2', 0) # cv.resizeWindow('img2', 600, 600) # cv.imshow('img2', img2) contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) # print(len(contours),hierarchy) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area < 150: # '设定连通域最小阈值,小于该值被清理' cv.drawContours(img2, [contours[i]], 0, 0, -1) # import pdb;pdb.set_trace() # cv.imwrite('yuchuli.jpg', img2) ###########预处理 # import pdb;pdb.set_trace() not_row = img2[[not np.all(img2[i] == 0) for i in range(img2.shape[0])], :] bot_col = not_row[:, [not np.all(not_row[:, i] == 0) for i in range(not_row.shape[1])]] # import pdb;pdb.set_trace() # print(bot_col.shape) if bot_col.shape[0] > bot_col.shape[1]: if bot_col.shape[1] % 2 == 0: img_new = np.concatenate((np.zeros([bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1]) / 2)]), bot_col, np.zeros([bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1]) / 2)])), 1) if bot_col.shape[1] % 2 == 1: img_new = np.concatenate((np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1] - 1) / 2)]), bot_col, np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1] + 1) / 2)])), 1) cv.imwrite('fenge.jpg', img_new) ###########分割 file_path = 'fenge.jpg' return file_path这个具体以何种方法进行分割的

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