解包的值太多，python，findcontours

Question

我正在做一个 OCR 项目，我正在做手写数字识别，我遇到的问题是函数 findcontours():

# Import the modules
import cv2
from sklearn.externals import joblib
from skimage.feature import hog
import numpy as np

# Load the classifier
clf = joblib.load("digits_cls.pkl")

# Read the input image 
im = cv2.imread("photo_2.jpg")

# Convert to grayscale and apply Gaussian filtering
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im_gray = cv2.GaussianBlur(im_gray, (5, 5), 0)

# Threshold the image
ret, im_th = cv2.threshold(im_gray, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Find contours in the image
ctrs, hier = cv2.findContours(im_th.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Get rectangles contains each contour
rects = [cv2.boundingRect(ctr) for ctr in ctrs]

Answer 1

documentation example on findContours 表明函数 returns 三个值（或者更专业地说它 returns 一个包含三个值的元组）。

然而你只有两个：

ctrs, hier = cv2.findContours(im_th.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

您可以将其更改为：

_, ctrs, hier = cv2.findContours(im_th.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

假设您不需要第一个，只需要轮廓和层次结构

解包的值太多，python，findcontours

too many values to unpack, python, findcontours

python

ocr

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numpy

scikit-learn