识别边框数字，根据边框位置信息，使用图像处理技术提取边框内数字的代码

以下是使用Python和OpenCV库实现的边框数字识别的示例代码：

import cv2
import pytesseract

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
erode = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=1)
dilate = cv2.dilate(erode, kernel, iterations=2)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 循环遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area < 100:
        continue

    # 获取轮廓的坐标和宽高
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

    # 提取数字区域
    digit_region = dilate[y:y+h, x:x+w]

    # OCR识别
    digit = pytesseract.image_to_string(digit_region, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')

    # 显示结果
    print('边框内的数字为:', digit)

该代码首先读取图像，然后使用图像处理技术提取出边框内的数字区域，并使用OCR识别数字。最后输出边框内的数字。需要注意的是，该代码使用了pytesseract库进行OCR识别，因此需要先安装该库。