簡要說明我的思路：
1.我的比較小，先放大。
2.灰度處理。
3.找到乙個區間值，對初步提取的文字進行膨脹及二次膨脹取輪廓。
4。獲取到的輪廓面積，因為我這裡是固定的取裡4個文字，所以我對比取輪廓面積最大的4個
4.最後獲取輪廓的矩形座標點，採用透視變換生成字型
最後還有一些優化的地方
提取**：
import cv2
import numpy as np
im = cv2.imread(r"fone\\5.png")
cv2.imshow('ceshi2',im)
#放大2.5倍
im = cv2.resize(im,none,fx=2.5,fy=2.5,interpolation=cv2.inter_cubic)
im_gray = cv2.cvtcolor(im, cv2.color_rgb2gray)
retval,grayfirst = cv2.threshold(im, 131, 255, cv2.thresh_binary)
#膨脹element = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect,(15,8))
gray = cv2.dilate(grayfirst, element)
#再次膨脹，輪廓查詢
img=cv2.gaussianblur(gray,(3,3),0, 0)
element = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect,(20,20))
img=cv2.dilate(img, element)
img=cv2.canny(img, 30, 10, 3)
#cv2.imshow('ceshi',img)
#cv2.drawcontours(img, contours, -1,(255,255,255), 3)
newz=
for i,cnt in enumerate(contours):
tmparea = cv2.contourarea(cnt)
nlist=(tmparea,i)
newz=sorted(newz,reverse=true)
newimg=
imgsize=30
#對字型稍加膨脹變得較清晰
element = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect,(4,4))
grayfont = cv2.dilate(grayfirst, element)
#獲取面積最大4個
for i,mz in enumerate(newz[:4]):
rect = cv2.minarearect(contours[mz[1]])
box = np.int0(cv2.boxpoints(rect))
#box=np.array(checkxy(box.tolist()))
#print(newimg)
#透視變換
pts1 = np.float32(box)
pts2 = np.float32([[0,imgsize],[0,0],[imgsize,0],[imgsize,imgsize]])
m = cv2.getperspectivetransform(pts1 , pts2)
dst = cv2.warpperspective(grayfont , m , (imgsize , imgsize))
cv2.imwrite('test\\m{}.png'.format(i), dst)
cv2.drawcontours(grayfont, newimg, -1,(255,255,255), 1)
cv2.imshow('ceshi{}'.format(1), grayfont)
cv2.waitkey(0)
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