三、仪表读数识别算法的开发——2.实现方案

最新推荐文章于 2024-09-02 09:40:42 发布
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#qt #ubuntu #linux

本文介绍了基于OpenCV的仪表读数识别算法方案，通过H/S/V单通道图像处理实现数显区域分割，以思维导图展示了整个流程，并强调了算法的定制化特点和项目中的技术细节不便公开。

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仪表读数识别算法的开发——2. 实现方案

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前言

在实现方案这一部分，笔者并不打算详细描述算法实现。因为…

  1. OpenCV已经提供了相当强大的图像处理库函数，我们只需分析图像的特点，就可以有针对性地对图像进行处理。因此这并不是一个共性的问题，而是需要“定制化”解决的个性问题；
  2. 更重要的原因是“基于机器视觉的仪表读数识别系统”专题来自于一个真实的项目，因此处理的目标图像以及其中的技术细节不方便提供。

正文

用一张思维导图概括笔者所用的方案，以及一些相关的、简单的图像处理基础知识，如下图所示。
在这里插入图片描述
基于H/S/V单通道图像的数显区域分割流程，如下图所示。
在这里插入图片描述

总结

✿✿ヽ(°▽°)ノ✿本系列完结撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

数字仪表图像识别算法的实现——基于模板匹配法
uote_e的博客
06-20 413
第二步是建立数字仪表的数字模板。我们可以通过手动维护数字仪表的数字模板库，或者使用图像处理方法提取数字仪表中的数字模板。这里我们使用后者的方法。我们可以通过匹配数字仪表中的数字轮廓来提取数字模板，这可以通过MATLAB中的边缘检测函数和连通域分析函数实现。在数字仪表的图像中，数字通常显示为黑色，而背景则为白色或其他浅色调。本文将介绍一种基于模板匹配的数字仪表图像识别算法，并提供相应的MATLAB代码。第三步是进行数字仪表的数字识别。我们可以通过比较数字仪表的数字模板和测试图像中的数字模板来进行数字识别。
仪表识别方法汇总
renbigou0921的博客
07-05 1万+
仪表自动识别方法汇总 进入实验室，接到的第一个任务，老师让查一些仪表识别的解决方案，搜集了三天相关的博客和论文，自认为比较好的四个方法，自己总结了一下： 数字仪表示数读取 方法一：基于OpenCV和LSSVM的数字仪表读数自动识别 步骤概括： 数字仪表图像预处理 ①采集图像 ②仪表图像倾斜校正（Canny边缘检测与Hough变换相结合的倾斜校正方法） ③图像的形体学处理（腐蚀、膨胀，简化图像数...
仪表识别之数字表识别
huneng1991的专栏
08-25 1万+
1介绍 好久没有写博客了，主要是去学习深度学习去了，用深度学习解决了人脸检测，人脸对齐，人脸识别三种技术，再写相关的博客感觉没什么意思，所以荒废了许久。最近做了关于仪表识别的工作。这里介绍下仪表识别中数码表识别的成果。 上图是一张测试结果，蓝色框标注了仪表的位置，绿色文字标注了蓝色框内仪表的标签和数字。 2方法 这里主要用的方法发是机器学习中的...
三、仪表读数识别算法的开发——1. 整体思路
weixin_37789780的博客
04-15 4180
仪表读数识别算法的开发——1. 整体思路
仪表盘读数识别
datayx的文章
12-26 1156
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????本次任务的仪表数据集存在以下难点：1、仪表刻度存在遮挡、模糊等问题，影响OCR识别2、仪表图像存在旋转、倾斜问题，影响读数测量算法设计算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。（1）基...
模拟式温度仪表的自动识别系统设计——基于计算机视觉测量技术.pdf
09-28
系统利用模式识别算法对处理过的图像进行解析，识别出温度读数，并将其转换为数字信息。这一步骤的自动化不仅大幅度减少了人工干预，还确保了数据记录的一致性和精确性。此外，系统的设计考虑了多通道数据的处理能力...
基于模板识别的对于仪表的数字识别.rar
06-24
这一技术不仅适用于燃气表，还可以扩展到其他类型的仪表读数识别，有着广泛的应用前景。然而，需要注意的是，真实场景中的光照条件、表盘的磨损等因素都会对识别效果产生影响，因此在实际应用中可能需要不断调整和...
变电站六氟化硫仪表自动识别算法C++实现
01-28
标题中的“变电站六氟化硫仪表自动识别算法C++实现”指的是在电力行业中，针对变电站内使用的一种特殊气体——六氟化硫(SF6)的检测仪表，利用计算机视觉技术进行自动化识别的程序开发。这个算法的核心是通过图像处理...
基于MATLAB hough的仪器示数识别系统（源码）.rar
01-21
8. **应用场景**：这种仪表数值识别系统可以应用于各种自动化监控场景，例如工业设备监控、车辆仪表盘读数自动记录等，减少人为读取和记录的误差，提高效率。 9. **优化与扩展**：虽然系统基于霍夫变换工作良好，但...
基于OpenCV的模拟仪表指针读数识别系统设计
07-20
基于OpenCV的模拟仪表指针读数识别系统设计 基于OpenCV的模拟仪表指针读数识别系统设计
仪表指针读数
12-29
仪表指针读数-------------天然气仪表数字读取，较强的鲁棒性
仪表数据读取
03-23
仪表数据读取，数据仪表数据的图像输出刻度值，其中使用了OpenCV和k-means算法
巡检机器人中的指针式仪表读数识别系统.pdf
09-20
巡检机器人中的指针式仪表读数识别系统.pdf,为了解决智能巡检机器人仪表读数识别中易受光照变化影响、识别精度不高等问题，结合高压变电场中常见指针区域的图像特点，建立了指针式仪表读数高精度识别系统。鉴于巡检机器人的室外工作环境，提出了迭代最大类间方差算法，实现了多种光照条件下仪表图像的指针区域提取。经过分析指针转动和图像特性，提出了基于Hough变换的指针角度识别，推导出指针角度与仪表读数的函数关系。该算法较传统Hough变换角度提取法，增加了指针中心线通过表计中心等约束条件，提高了指针角度提取的精度，降低了搜索数据量和搜索时间。通过大量实验验证所建立的表计读数识别系统可实现室外各种光照条件下表计读数识别，获得95%以上的正确识别率。多组鲁棒性实验分析表明，该系统对光照条件、指针宽度、表盘干扰、拍摄角度（不产生指针阴影）具有较好的鲁棒性，但由于拍摄角度而产生指针阴影时，会引起较大的指针中心线提取和角度计算偏差，从而降低仪表读数识别精度。
设备仪器仪表盘读数识别算法 yolov5
燧机科技的博客
05-03 2203
设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov5网络模型分析技术，设备仪器仪表盘读数识别算法模型自动识别指针型仪表读数。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN
指针式仪表的自动读数与识别
热门推荐
qq_27545821的博客
05-04 3万+
指针式仪表的自动读数与识别前言步骤概括1.仪表图像预处理2.刻度线提取2.1轮廓查找2.2面积筛选，长宽比，距离2.3刻度线轮廓拟合直线3.指针轮廓提取4.结果5.Pyqt55.1功能测试总结 前言 本文讲述了指针仪表示数读取的过程与方法，灵感来自实验室的长时间数据记录带来的枯燥，自学了python，Pyqt5，opencv的库，断断续续做了大半年，其实真正着手也没有那么困难，只不过在一些处理方法...
指针式仪表自动读数与识别(九)：多仪表自动读数
哈哈哈哈哈哈哈
04-30 5820
前面的几篇文章是针对单个仪表的读数，本片文章是针对于多个仪表的读数。考虑到由于有些仪表并不止一个表盘，所以在摄像头采集到的图像中，一张图像会 包含多个表盘，若是用多个摄像头去拍摄则得不偿失，所以我们使用划分区域的方式进行一个简单的区分，对不同的区域进行独立的检测和识别。 最终结果如下： 每一个仪表使用一个单独的线程进行计算，每一个仪表都可以单独配置，互不影响 ...
【空瓶识别】基于matlab灰度+二值化空瓶检测【含Matlab源码 806期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-21 2832
灰度+二值化空瓶检测 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
YOLO-obb+PyQt实现指针式仪表读数识别(二)
x0516weilan的博客
09-02 1515
在YOLO-obb+PyQt实现指针式仪表读数识别(一)中主要介绍YOLO-obb模型标注训练流程，在YOLO-obb+PyQt实现指针式仪表读数识别(二)中介绍读数原理和校正原理。
指针式仪表盘读数识别项目
最新发布
04-05
### 指针式仪表盘读数识别的技术方案 指针式仪表盘的读数识别是一个典型的跨学科问题，它结合了计算机视觉、深度学习和图像处理等多种技术。以下是针对这一需求的具体实现方法和技术细节。 #### 1. 数据预处理阶段 在数据准备过程中，需要对原始仪表盘图像进行必要的预处理操作。这一步骤通常包括去噪、增强对比度以及校正图像中的几何畸变等问题。例如，在某些场景下可能需要用到透视变换来矫正由于拍摄角度引起的变形[^3]。 ```python import cv2 import numpy as np def perspective_transform(image, corners): """ 对输入图像执行透视变换。 参数: image (numpy.ndarray): 输入图像。 corners (list of tuples): 表盘四个角点坐标。 返回: warped_image (numpy.ndarray): 变换后的图像。 """ pts1 = np.float32(corners) width = max(np.linalg.norm(pts1[0]-pts1[1]), np.linalg.norm(pts1[2]-pts1[3])) height = max(np.linalg.norm(pts1[0]-pts1[3]), np.linalg.norm(pts1[1]-pts1[2])) pts2 = np.float32([[0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1], [0, height-1]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) warped_image = cv2.warpPerspective(image, M, (int(width), int(height))) return warped_image ``` #### 2. 目标检测与关键点定位 为了准确定位表盘位置及其内部结构（如指针），可以采用目标检测模型完成初步筛选任务。这里推荐使用 YOLOv5 或者更新版本 YOLOv8 来快速高效地标记出感兴趣区域(ROI)[^1]。对于更精细的部分比如指针端点，则可以通过增加额外的关键点标注进一步提升精度[^4]。 #### 3. 刻度线提取及数值转换逻辑构建 当获取到清晰完整的 ROI 后，下一步就是解析其中包含的信息——主要是通过 OCR 技术识读书写形式或者印刷体样式的数字字符；同时还需要分析刻度分布规律以便后续计算实际测量值。PaddleOCR 是一个非常优秀的开源工具包，能够很好地满足这部分功能需求。 最后也是最重要的环节便是建立一套合理的算法框架用于将上述两方面成果结合起来得出最终结果。具体而言就是要定义好如何依据当前指向位置找到对应的刻度区间进而推导出确切数量级表示法下的物理量大小关系表达式。
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