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- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我在 this website 上找到了以下代码:
import os
import os.path
import cv2
import glob
import imutils
CAPTCHA_IMAGE_FOLDER = "generated_captcha_images"
OUTPUT_FOLDER = "extracted_letter_images"
# Get a list of all the captcha images we need to process
captcha_image_files = glob.glob(os.path.join(CAPTCHA_IMAGE_FOLDER, "*"))
counts = {}
# loop over the image paths
for (i, captcha_image_file) in enumerate(captcha_image_files):
print("[INFO] processing image {}/{}".format(i + 1, len(captcha_image_files)))
# Since the filename contains the captcha text (i.e. "2A2X.png" has the text "2A2X"),
# grab the base filename as the text
filename = os.path.basename(captcha_image_file)
captcha_correct_text = os.path.splitext(filename)[0]
# Load the image and convert it to grayscale
image = cv2.imread(captcha_image_file)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Add some extra padding around the image
gray = cv2.copyMakeBorder(gray, 8, 8, 8, 8, cv2.BORDER_REPLICATE)
# threshold the image (convert it to pure black and white)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# find the contours (continuous blobs of pixels) the image
contours = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Hack for compatibility with different OpenCV versions
contours = contours[0] if imutils.is_cv2() else contours[1]
letter_image_regions = []
# Now we can loop through each of the four contours and extract the letter
# inside of each one
for contour in contours:
# Get the rectangle that contains the contour
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
# Compare the width and height of the contour to detect letters that
# are conjoined into one chunk
if w / h > 1.25:
# This contour is too wide to be a single letter!
# Split it in half into two letter regions!
half_width = int(w / 2)
letter_image_regions.append((x, y, half_width, h))
letter_image_regions.append((x + half_width, y, half_width, h))
else:
# This is a normal letter by itself
letter_image_regions.append((x, y, w, h))
# If we found more or less than 4 letters in the captcha, our letter extraction
# didn't work correcly. Skip the image instead of saving bad training data!
if len(letter_image_regions) != 4:
continue
# Sort the detected letter images based on the x coordinate to make sure
# we are processing them from left-to-right so we match the right image
# with the right letter
letter_image_regions = sorted(letter_image_regions, key=lambda x: x[0])
# Save out each letter as a single image
for letter_bounding_box, letter_text in zip(letter_image_regions, captcha_correct_text):
# Grab the coordinates of the letter in the image
x, y, w, h = letter_bounding_box
# Extract the letter from the original image with a 2-pixel margin around the edge
letter_image = gray[y - 2:y + h + 2, x - 2:x + w + 2]
# Get the folder to save the image in
save_path = os.path.join(OUTPUT_FOLDER, letter_text)
# if the output directory does not exist, create it
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
# write the letter image to a file
count = counts.get(letter_text, 1)
p = os.path.join(save_path, "{}.png".format(str(count).zfill(6)))
cv2.imwrite(p, letter_image)
# increment the count for the current key
counts[letter_text] = count + 1
当我尝试运行代码时出现以下错误:
[INFO] processing image 1/9955
Traceback (most recent call last):
File "extract_single_letters_from_captchas.py", line 47, in <module>
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
cv2.error: OpenCV(4.0.0) /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/imgproc/src/shapedescr.cpp:741: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'pointSetBoundingRect'
我尝试在 StackOverflow 上搜索解决方案,但没有找到任何类似的解决方案。
编辑(见评论):
type(contour[0])
= <class 'numpy.ndarray'>
len(contour)
= 4
最佳答案
这是错误的做法:
contours = contours[0] if imutils.is_cv2() else contours[1]
imutils.is_cv2()
返回 False
,即使它应该返回 True
。如果您不介意删除此依赖项,请更改为:
contours = contours[0]
我找到了原因。您正在学习的教程可能是在 OpenCV 4 发布之前发布的。 OpenCV 3 已更改 cv2.findContours(...)
返回 image, contours, hierarchy
,而 OpenCV 2's cv2.findContours(...)
和 OpenCV 4's cv2.findContours(...)
返回 contours, hierarchy
。因此,在 OpenCV 4 之前,如果您使用 OpenCV 2,它应该是 contours[0]
else contours[1]
是正确的。如果你还想有这种“兼容”,可以改成:
contours = contours[1] if imutils.is_cv3() else contours[0]
关于python - OpenCV 断言失败 : (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54734538/
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