如何編寫代碼識別框選字體并分割成單獨圖片

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#juzicode.com/vx:桔子code
import os,sys,time,cv2
import numpy as np
dbg_is_show = False
def show_img(win_name,img,wait_time=0,img_ratio=0.15,is_show=True):
    if is_show is not True:
        return 
    rows = img.shape[0]
    cols = img.shape[1]
    cv2.namedWindow(win_name, cv2.WINDOW_NORMAL )#cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.resizeWindow(win_name,(int(cols*img_ratio),int(rows*img_ratio)))
    cv2.imshow(win_name,img)
    cv2.waitKey(wait_time)
if not os.path.exists('out'):
    os.mkdir('out')
print('juzicode.com/vx:桔子code')
print(cv2.__version__)
img_src = cv2.imread('src.jpg')
print(img_src.shape)
show_img('img_src',img_src,is_show=dbg_is_show)
#獲取灰度圖
img_b, img_g, img_r = cv2.split(img_src) 
show_img('img_r',img_r,is_show=dbg_is_show)
img_gray = cv2.bitwise_not(img_r)
img_gray= cv2.medianBlur(img_gray,5)
#二值化
thresh_bin,img_bin= cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
show_img('img_bin',img_bin,is_show=dbg_is_show)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3, 3))
img_eroded = cv2.erode(img_bin,kernel)      
show_img('img_eroded',img_eroded)   
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(29, 29))
img_dilated = cv2.dilate(img_eroded,kernel)       
show_img('img_dilated',img_dilated)
res = cv2.findContours(img_dilated,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
contours=res[1] 
print ('len(contours):',len(contours))
for i in range(0,len(contours)): 
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    print(i,len(contours[i]))
    if len(contours[i])<80:continue
    cv2.rectangle(img_src, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 10)
    newimage=img_src[y:y+h,x:x+w]
    cv2.imwrite( 'out\\'+str(i)+".jpg",newimage)
show_img("img_dilated_with_contour", img_src) 

感謝各位的閱讀，以上就是“如何編寫代碼識別框選字體并分割成單獨圖片”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對如何編寫代碼識別框選字體并分割成單獨圖片這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！