如何编写代码识别框选字体并分割成单独图片

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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)
#获取灰度图
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) 

感谢各位的阅读，以上就是“如何编写代码识别框选字体并分割成单独图片”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何编写代码识别框选字体并分割成单独图片这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！