代码解析#设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对象 ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="path to input image")#向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项 ap.add_argument("-t","--template",required=True,help="path to template OCR-A image") args=vars(ap.parse_args())#进行解析 #指定信用卡类型 FIRST_NUMBER={ "3":"American Express", "4":"Visa", "5":"MasterCard", "6":"Discover Card" } #绘图展示 # 绘图展示 def cv_show(name,img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 读取一个模板图像 img = cv2.imread(args["template"]) cv_show('img',img)
时间: 2023-07-21 13:58:13 浏览: 60
这段代码主要实现了以下功能:
1. 创建了一个命令行参数解析器 ap,用于解析输入的参数和选项;
2. 向该解析器中添加了两个参数:-i/--image 和 -t/--template,分别表示输入图像和模板图像的路径,并指定了它们为必选参数;
3. 进行参数解析,将解析结果保存到变量 args 中;
4. 定义了一个字典 FIRST_NUMBER,用于存储信用卡类型的首位数字和对应类型的映射关系;
5. 定义了一个绘图函数 cv_show,用于展示指定名称和图像的窗口,并等待按键响应后关闭窗口;
6. 读取指定路径的模板图像,并展示在名为 'img' 的窗口中。
总的来说,这段代码的功能是为后续的信用卡识别程序提供必要的参数解析和模板图像读取,以及一些辅助函数的定义。
相关问题
解析代码from imutils import contours import numpy as np import argparse #参数设置包 import imutils #图像处理包 import cv2 import myutils#自定义包 #设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对
象
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")#添加参数-i/--image,表示输入图片的路径
ap.add_argument("-r", "--reference", required=True, help="path to reference OCR-A image")#添加参数-r/--reference,表示OCR-A字体的标准图片路径
args=vars(ap.parse_args())#将解析的参数保存到 args 变量中
#定义一个函数,用于将图片转换为灰度图像并进行二值化处理
def pre_process(image, inv=False):
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片转换为灰度图像
if inv:
gray=cv2.bitwise_not(gray)#取反,将黑色变为白色,将白色变为黑色
gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)#高斯模糊
thresh=cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]#OTSU二值化
return thresh
#读取输入图片和OCR-A标准图片
image=cv2.imread(args["image"])
ref=cv2.imread(args["reference"])
#将输入图片和标准图片转换为灰度图像并进行二值化处理
gray=pre_process(image, inv=True)
ref=pre_process(ref)
#计算输入图片和标准图片的轮廓
refCnts=cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
refCnts=imutils.grab_contours(refCnts)
refCnts=myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]
cnts=cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=imutils.grab_contours(cnts)
locs=[]
#遍历输入图片的轮廓,与标准图片的轮廓进行比较,得到每个字符的位置信息
for (i, c) in enumerate(cnts):
(x, y, w, h)=cv2.boundingRect(c)
ar=w/float(h)
if ar>2.5 and ar<4.0:
if (w>40 and w<55) and (h>10 and h<20):
locs.append((x, y, w, h))
#将字符位置按照从左到右的顺序排序
locs=sorted(locs, key=lambda x:x[0])
#遍历每个字符,将其与标准图片的字符进行比较,得到字符的值
output=[]
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
groupOutput=[]
group=[]
roi=gray[gY-5:gY+gH+5, gX-5:gX+gW+5]
roi=cv2.resize(roi, (57, 88))
#计算每个字符与标准字符的差异值
for (j, ref) in enumerate(refCnts):
#将字符缩放至相同尺寸
refROI=cv2.resize(ref, (int(gW*1.7), gH))
#计算字符间的差异值
score=cv2.matchShapes(refROI, roi, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
group.append((score, j))
#将字符按照差异值从小到大排序
group=sorted(group, key=lambda x:x[0])
#选取差异值最小的字符作为预测字符
groupOutput.append(str(chr(65+group[0][1])))
#将字符按照从左到右的顺序组合在一起
output.extend(groupOutput)
#输出识别结果
print("".join(output))
代码解析#设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对象 ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="path to input image")#向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项 ap.add_argument("-t","--template",required=True,help="path to template OCR-A image") args=vars(ap.parse_args())#进
行参数解析,将解析结果保存在args字典中。
这段代码是用Python中的argparse模块解析命令行参数。首先创建一个ArgumentParser对象ap,然后使用add_argument方法添加需要关注的命令行参数和选项。其中,"-i"和"--image"是命令行中的参数名,required=True表示该参数是必须的,help是该参数的帮助信息。同理,"-t"和"--template"也是命令行参数,需要用户指定模板图片的路径。
最后,使用parse_args方法解析命令行参数,并将结果保存在args字典中。这个字典中包含了用户在命令行中指定的所有参数和选项的值。通过vars函数将解析结果转换为字典形式。