opencv 表识别 工业表智能识别 数字式表盘识别，指针式表盘刻度识别，分为表检测，表盘纠正，刻

于 2025-03-01 19:01:02 发布
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opencv 表识别 工业表智能识别 数字式表盘识别，指针式表盘刻度识别，分为表检测，表盘纠正，刻度分割，刻度拉直识别
第一，检测表盘
第二，然后，把表盘区域 ROI 出来
第三，然后，送到分割模型中
把表盘中的指针和时刻，分割出来，然后，把圆形表盘，拉直，拉成一条线，看当时时刻在
哪条线，把表盘中的指针和时刻，分割出来，分割出来的是圆形的，分割出来的，只有刻度
和指针，但是是圆形的，拉成直线，圆，变换成直线，然后，看当前指针指到哪个刻度

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使用C++和OpenCV进行指针式仪表数据读取与识别的详细教程
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在工业自动化和智能家居领域，数据采集是至关重要的一环。许多老式指针式仪表（如水表、电表、气表等）仍然在使用，而这些仪表的数据读取和处理对于实现自动化管理非常关键。本文将详细介绍如何使用C++编程语言，结合图像处理技术，实现对指针式仪表的自动读数和刻度计算。通过本文的学习，您将掌握指针式仪表识别的核心技术和完整的实现方法，提升您的专业技能。
指针式仪表识别（二）基于轮廓的倾斜仪表校正
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本文将介绍如何利用OpenCV，提取图片中的矩形轮廓特征并进行图片的倾斜校正。完成demo程序可以至：基于轮廓的倾斜仪表校正 本demo所处理的图片是一张仪表（如下图），欲实现的功能是将图片中倾斜的PCB校正为水平。基本的思路是检测PCB的边缘直线，而后根据边缘直线的斜率旋转图片。但是由于仪表上存在指针，所以图片在经过轮廓提取直线检测后，会误检出很多条直线。demo程序中主要的算法就是从含有噪声...
基于openCV的圆形表盘示数读取
01-29
来源于一个真实的需求，一些设备需要通过读取诸如气压表的示数来判断设备是否正常工作或者确定是否达到加工产品所需的环境。一直以来都是依赖人工读取示数，车间工人定时巡检读表，相当于等间隔采样，但是示数的变化是一个连续值，用离散的采样值近似连续值总会漏掉一些信息，太密集的采样又是对人力的极大消耗，所以希望开发一个基于计算机视觉的系统全天候24小时不间断的读取示数并且通过后续的数据处理及时给工厂反馈机器的运行状态便于管控。
OpenCV 表盘指针自动读数的示例代码
09-17
主要介绍了OpenCV 表盘指针自动读数的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
opencv 表识别 工业表智能识别 数字式表盘识别，指针式表盘刻度识别，分为表检测，表盘纠正，刻度分割，刻度拉直识别
m0_69176740的博客
04-06 5675
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Clock-Recognize-OpenCV.rar
08-31
亲测可用~基于OpenCV4.1的表盘指针读数识别，通过图像识别技术，定位表盘位置，进而确定表盘指针，根据指针偏转读数来确定表盘读数。
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02-03
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【源码】C#基于径向灰度算法的表盘指针识别Demo
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在本文中，我们将深入探讨如何使用C#编程语言实现基于径向灰度算法的表盘指针识别。这种技术在物联网(IoT)、智能家居、自动化监控等领域有着广泛的应用，例如，它可以用于智能钟表、仪表盘读数的自动解析等。 首先...
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这里有两个思路，一个是设计kernel来提取不同角度的线条，另一个是旋转原始图片来提取不同角度下的垂直或水平线条最后再原回原来的角度。网上看到了利用getStructuringElement以及morphologyEx配合来提取垂直或水平的线条，但由于该方法是利用一个kernel来过滤掉不符和某些形态的像素。4个参数分别是想要提取线条的角度，容忍的误差，灰度图像，提取强度（想要提取的线条保持直线的长度与原始图像宽度的比值，不好理解就是数值越大，提取的线条就越多）
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Opencv之霍夫直线检测
计算机科学与技术专业学生的成长之路
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学习资料参考： 张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017. 原理 直线在计算机图形中一般表示 与我们在数学教材中有所不同，此处的y轴方向是向下的。那么象限的位置是顺时针计数的。 上图中标注了四个参数，分别是直线与x轴正向的夹角φ\varphiφ，直线到原点的距离ϱ\varrhoϱ,ϱ\varrhoϱ所在直线与x轴的夹角ϑ\varthetaϑ,直线的截距bbb. 类似的第二象限的直线为下图所示，三四象限类似，此处不列举。 直线的数学表达
Python-opencv的指针检测、表盘识别算法案例分析
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Python-opencv的指针检测、表盘识别指针识别前的预处理部分去除表盘，保留指针（效果好可省略）表盘圆心检测主程序段（指针识别到输出）预处理直线检测主要问题/其他方案 指针识别前的预处理部分 主要使用大量灰度，二值化等进行预处理，以至于在后面检测达到好的效果 去除表盘，保留指针（效果好可省略） 首先创建了一个light.py文件，利用两个表盘一样指针不同的图片对应位置比较留下最亮的像素，得到没有指针的表盘。 需要表盘位置比较准确，两张图表盘位置相近，否则太大差异没有意义 不相同也可以通过模板匹配或者截
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