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utils.py

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+import cv2
+
+#参数一:list结构的，轮廓信息
+#参数二:要使用的方法
+#返回值:处理过后的轮廓和矩形轮廓
+def sort_contours(cnts,method="left-to-right"):
+    reverse=False
+    i=0
+
+    if method=="right-to-left" or method =="bottom-to-top":
+        reverse=True
+    if method=="top-to-bottom" or method=="bottom-to-top":
+        i=1
+
+    '''
+    cv2.boundingRect(c) 
+    返回四个值，分别是x，y，w，h；
+    x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高
+    '''
+    boundingBoxes=[cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #在轮廓信息中找到一个外接矩形
+    (cnts,boundingBoxes)=zip(*sorted(zip(cnts,boundingBoxes),key=lambda b:b[1][i],reverse=reverse))
+    return cnts,boundingBoxes
+
+#重置大小，用于比较模板和图像中的数字是否一致
+#插值方法如下：
+#INTER_NEAREST:最邻近插值
+#INTER_LINEAR:双线性插值,默认情况下使用该方式进行插值.
+#INTER_AREA:基于区域像素关系的一种重采样或者插值方式.该方法是图像抽取的首选方法,它可以产生更少的波纹,
+#但是当图像放大时,它的效果与INTER_NEAREST效果相似.
+#INTER_CUBIC:4×4邻域双3次插值
+#INTER_LANCZOS4:8×8邻域兰索斯插值
+def resize(image,width=None,height=None,inter=cv2.INTER_AREA):
+    dim=None
+    (h,w)=image.shape[:2] #(200,300,3)
+    if width is None and height is None:
+        return image
+    if width is None:
+        r=height/float(h)
+        dim=(int(w*r),height)
+    else:
+        r=width/float(w)
+        dim=(width,int(h*r))
+
+    resized=cv2.resize(image,dim,interpolation=inter)
+    return resized