Python 从图像中提取和保存字符

我在这篇文章中跟进：

这个解决方案非常适合我（经过一些调整），达到了预期的目的。但是，我试图通过保存每个字符来进一步改进。因此，在本文的示例中，我希望将字符

K

、

N

和

M

保存为它们自己的单独图像。我尝试使用rect对象的

cv2.imwrite

函数迭代嵌套的if循环，尽管最终输出是7个图像，其中包含整体图像，每次仅使用一个额外的矩形高亮显示下一个轮廓

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这里有一个简单的方法：

获取二值图像。加载图像，灰度

提取ROI。 并从左到右排序，以确保轮廓的顺序正确。我们使用Numpy切片进行过滤，然后提取并保存每个ROI

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输入

二值图像

检测到以绿色突出显示的字符

提取ROI

代码

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你能添加一个示例图像吗？@Nathany当然可以，我现在已经在中编辑了它。在这个图像案例中，只有3个图像，而不是7个图像。如果你仍然有困难，让我知道它看起来很完美，我会尝试一下。非常感谢你！如果这个链接对你不起作用，看看我在下面发布的解决方案。我知道我的这个评论将被版主删除。但在这之前，你能给我推荐一些学习opencv的资源吗？我现在在大部分OCV问题中看到了你的答案。我是一个初学者，你能帮我解决这个问题吗？@Himanshupodar我也是一个初学者，我大约10个月前才开始使用简历。我只是阅读了文档并构建了一些应用程序来学习。我的第一个项目是建筑。只要边走边学一项新技术就行了

import cv2
from imutils import contours

# Load image, grayscale, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Find contours, sort from left-to-right, then crop
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts, _ = contours.sort_contours(cnts, method="left-to-right")

# Filter using contour area and extract ROI
ROI_number = 0
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 10:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        ROI = image[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_number), ROI)
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)
        ROI_number += 1

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()