解析代码import cv2 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 #计算外接矩形(boundingBoxes返回的是一个元祖，元祖当中包含4个值，xyhw) boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w即返回值(x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高)（c是一个轮廓点集合） #对轮廓执行一个排序操作 (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes#返回值，返回的是轮廓cnts，boundingBoxes def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

这段代码主要是用于对图像进行轮廓排序和图像缩放的操作。具体说明如下：

sort_contours函数：该函数用于对图像的轮廓进行排序操作。它的参数cnts是一个轮廓点集合，method是排序方法，包括从左到右（left-to-right）、从右到左（right-to-left）、从上到下（top-to-bottom）和从下到上（bottom-to-top）四种。该函数首先计算轮廓的外接矩形，然后根据指定的排序方法对轮廓进行排序，最后返回排序后的轮廓和外接矩形。

resize函数：该函数用于对图像进行缩放操作。它的参数image是要缩放的图像，width和height是缩放后的宽度和高度，inter是插值方法，默认值为cv2.INTER_AREA。如果width和height都为空，则返回原图像；如果只有width为空，则根据height计算宽度；如果只有height为空，则根据width计算高度；否则根据width和height同时计算宽度和高度。最后使用cv2.resize函数对图像进行缩放，并返回缩放后的图像。

值得注意的是，该代码中使用了OpenCV库中的一些函数，如cv2.boundingRect和cv2.resize等，这些函数是用于图像处理和计算机视觉的常用函数。

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def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes

这是一个名为 sort_contours 的函数，用于对轮廓进行排序。它接受两个参数 cnts 和 method，其中 cnts 是一个包含轮廓的列表，method 是指定排序方法的字符串，默认值为 "left-to-right"。
首先，函数初始化了一个布尔变量 reverse 和一个整数变量 i，并将它们的初始值分别设置为 False 和 0。
接下来，根据 method 参数的不同取值，会改变 reverse 和 i 的赋值。当 method 为 "right-to-left" 或 "bottom-to-top" 时，将 reverse 设置为 True，表示要进行反向排序。当 method 为 "top-to-bottom" 或 "bottom-to-top" 时，将 i 设置为 1，表示按照轮廓的 y 坐标进行排序。
然后，函数使用列表推导式和 cv2.boundingRect() 函数对每个轮廓进行处理，将其转换为最小的包围矩形，并将结果保存在名为 boundingBoxes 的列表中。
最后，函数使用 zip() 函数将 cnts 和 boundingBoxes 列表进行组合，并使用 sorted() 函数对组合后的列表进行排序。排序的依据是通过 lambda 表达式指定的 key 参数，该参数指定了按照 boundingBoxes 中元素的第 i 个索引进行排序。最后，使用 zip(*...) 将排序后的列表解压缩为两个分离的列表，分别赋值给 cnts 和 boundingBoxes。
最后，函数返回经过排序后的 cnts 和 boundingBoxes 列表。

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。