![](https://webcf.waybackmachine.org/web/20230530174814im_/https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/c40/b4b/96a/c40b4b96acc73660bd6e3ca92edb977f.png)
Оглавление: Уроки компьютерного зрения. Оглавление / Хабр (habr.com)
На предыдущем уроке я рассказал о своем пэт-проекте, связанном с компьютерным зрением. В этом уроке вы познакомились идей и наброском архитектуры этого пэт-проекта. Сегодня продолжу описывать, как я добавлял в проект новые классы и что из этого вышло. Напомню, что идея состояла в том, чтобы написать полноценный конвейер обработки изображений, начав с простой задачи, например, распознавание номеров. В результате эксперимента выяснилось, что известная библиотека для распознавания символов tesseract плохо распознает цифры. Было принято решение написать какую-то свою распознавалку для цифр. Но сначала надо как-то найти, где эти цифры расположены на изображении.
Напомню, какие шаги были сделаны на прошлом уроке:
· Применить медианную фильтрацию к изображению.
· Провести бинаризацию.
Сегодня мы пойдем чуть дальше: выделим контур и найдем на нем прямоугольник номерного знака. Для начала напишем класс, который производит выделение контура: