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python3.6（anaconda）
opencv模块
把图片转化为灰度图。import cv2img = cv2.imread('0.jpg')gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
对灰度图进行二值处理：ret,et = cv2.threshold(gray,230,255,1)
给出一个十字形矩阵：k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(6, 6))
用k作为卷积内核，对二值图像进行膨胀处理：d = cv2.dilate(et,k)
提取图片中的轮廓：im,co,h = cv2.findContours( d,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
提取小轮廓：boxes = []for i in range(len(h[0])): if h[0][i][3] == 0: boxes.append(h[0][i])
提取数字：nm = []for j in range(len(boxes)): if boxes[j][2] != -1: x,y,w,h = cv2.boundingRect(co[boxes[j][2]]) nm.append([x,y,w,h]) #在原图中框选各个数字 img = cv2.rectangle( img,(x-1,y-1), (x+w+1,y+h+1),(0,0,255),2)
本文的代码，参考了冰不语的《OpenCV玩九宫格数独（一）——九宫格图片中提取数字》。
上面，膨胀处理的内核，还可以是别的矩阵，比如方形矩阵、圆形矩阵等，可以参考《特殊矩阵的构造方法》。
提取数字，还需要进行数字识别。冰不语用KNN算法实现了数字识别。