什么是穿线法：
穿线识别算法（Thread Detection Algorithm）通常指在计算机视觉、图像处理或相关领域中用于识别和分析图像中线状结构的算法。这种算法的目的是为了从复杂的背景中准确地识别出线条、细丝或者其他类似线状结构的物体。穿线识别在很多应用领域中都非常重要，比如在医学图像分析中识别血管、在工业检测中识别裂纹、在交通监控中识别道路标记等。
穿线识别算法的核心通常涉及以下几个步骤：
1.图像预处理：包括滤波、去噪等，以提高线状结构的可识别性。
2.特征提取：应用各种边缘检测器或者滤波器来提取图像中的线状特征。
3.线条检测：使用各种算法（如霍夫变换等）来识别和提取图像中的直线、曲线或其他复杂形状的线条。
4.后处理：包括连接断线、去除噪点、分类线条等步骤，以优化和精细化识别结果。
穿线识别算法的挑战在于需要准确地从复杂或噪声背景中分离线状结构，同时保持对线条形状、粗细、方向的正确识别，这通常需要结合多种图像处理技术和模式识别方法。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的穿线识别方法也越来越受到关注，它们在处理复杂图像和提高识别准确率方面显示出了巨大潜力。
由于数码管数字的结构稳定，因此可以通过穿线的方式将图片画出来。以下是划线法的简单程序。
def identify_segments(digit_image):
# 下面就是自己制作的二极管穿线的位置，其中包含了每个段的起始和结束坐标。这些坐标是理论数据，用于确定每个段的位置
segment_coordinates = [
((3, 33), (13, 33)),
((14, 18), (14, 33)),
((3, 19), (3, 33)),
((4, 18), (9, 18)),
((12, 6), (12, 13)),
((2, 6), (2, 14)),
((3, 2), (14, 2))
]
# 创建一个全是0的矩阵，这个要和图片保持一致
masks = [np.zeros_like(digit_image, dtype=np.uint8) for _ in segment_coordinates]
#遍历`segment_coordinates`列表。对于每个坐标对，使用`cv2.line`函数在对应的`masks`矩阵上绘制一条线。这条线的宽度为1，颜色为255（白色）。
for i, coord in enumerate(segment_coordinates):
cv2.line(masks[i], coord[0], coord[1], 255, 1)
#使用`cv2.bitwise_and`函数将`digit_image`与每个`mask`进行按位与操作。然后，使用`cv2.countNonZero`函数计算结果矩阵中非零值的数量。如果非零值的数量大于0，那么这个段就被认为是存在的。将这些结果存储在名为`segments`的列表中，并返回该列表。
segments = [cv2.countNonZero(cv2.bitwise_and(digit_image, digit_image, mask=mask)) > 0 for mask in masks]
#最后得到的是一组，true或fall的一组代码。
return segments