python、Tensorflow图片中线条识别,线条不太清晰,有好的办法或建议吗...
不利识别的特点 ： 图片背景有干扰噪点 这虽然是不利特点，但是这个干扰门槛太低，只需要简单的方法就可以除去 2 素材获取 由于在做训练的时候，需要大量的素材，所以不可能用手工的方式一张张在浏览器中保存，故建议写个自动化下载的程序。
而TensorFlow可以看成是一个嵌入Python的编程语言。你写的TensorFlow代码会被Python编译成一张图，然后由TensorFlow执行引擎运行。我见过好多新手，因为这个增加的间接层而困扰。
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OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓
1、查找轮廓（find_contours)measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。
2、获取opencvc++轮廓图一条边的位置的方法如下：可以使用OpenCV的函数cv：findContours来获取轮廓图像中的边界信息135。这个函数可以找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。
3、轮廓提取：从边缘点中提取轮廓。使用轮廓提取算法，例如OpenCV库中的findContours函数，可以将边缘点连接起来，并得到一系列的轮廓。 轮廓描绘：将提取到的轮廓进行描绘。
4、对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0，0，0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。
5、近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。其中sift.detectAndCompute()函数返回kp，des。
如何用python取图片轮廓
首先，将一排数字存储在一个列表中，例如：numbers = [2， 5， 7， 3， 9， 1， 6， 4]. 使用Python的内置函数max()，该函数可以返回列表中的最大值。
当你完成图像分割之后，图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cvfindContours来得到轮廓。
在上述函数的参数中，第一个参数是二值化矩阵，第二个参数是获得轮廓的方式，第三个参数是定义轮廓的近似方式。搜索大纲 Cv2方法。FindContours用于查找contours。代码示例如下：Cr t等于cv2。
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