七巧板形状识别并标注的代码

七巧板形状识别并标注通常涉及到图像处理和计算机视觉技术，特别是特征检测和机器学习算法。以下是一个简单的Python代码示例，使用OpenCV库和Tesseract OCR（光学字符识别）工具来进行形状识别和标注：

import cv2
import pytesseract

# 加载图片
image = cv2.imread('your_image.jpg')

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

# 使用边缘检测（例如Canny）
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=50, threshold2=150)

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓，对每个形状进行识别
for contour in contours:
    # 根据轮廓形状绘制边框（假设矩形、正方形等简单形状）
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绿色边框

    # 对形状内的区域进行OCR识别（假设形状内有文本）
    cropped = image[y:y+h, x:x+w]
    text = pytesseract.image_to_string(cropped)
    print(f"Shape at ({x}, {y}): {text}")

cv2.imshow("Image with shapes", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，这只是一个基础的示例，实际的七巧板形状识别可能需要更复杂的形状匹配算法（如模板匹配或机器学习模型），以及对每种形状进行专门的处理。此外，对于非标准七巧板图案，可能需要训练定制的模型。