保留调整大小的分割手写数字的特征

要保留调整大小的分割手写数字的特征，可以使用以下解决方法：

1. 预处理图像：将手写数字图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等步骤。这将有助于提高后续分割的准确性和稳定性。

import cv2

# 灰度化
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

# 去噪
denoised_image = cv2.medianBlur(binary_image, ksize=5)

2. 分割数字：使用图像处理技术将手写数字图像中的数字分割为单独的字符。可以使用连通组件分析、轮廓检测等技术来实现。

import cv2

# 连通组件分析
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(denoised_image)

# 轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(denoised_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对分割出的数字进行可视化
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Segmented Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 调整大小：将分割出的数字调整为相同的大小，以便后续特征提取和分类。

import cv2

# 调整大小为固定尺寸
resized_image = cv2.resize(image, (28, 28))

通过以上步骤，你可以实现保留调整大小的分割手写数字的特征。请注意，以上代码示例可能需要根据具体情况进行适当的调整和修改。