echarts 饼状图 label 字体设置

本文介绍了如何在ECharts中为饼图的label设置样式,包括使用formatter格式化内容,并利用rich对象为特定部分添加样式。同时探讨了如何配置legend、tooltip和动画效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 1、给label按需设置样式,在 series 的 label 中用 formatter 格式化内容,在rich中设置样式

 option = {

        tooltip: {

          trigger: 'axis'

        },

        legend: {

          orient: 'vertical',

          top: 'center',

          right: '3%',

          itemWidth: 10, // 图例 icon 与 name 之间的距离

          itemHeight: 5, // icon 大小

          icon: 'circle', // icon 形状

          textStyle: {

            fontWeight: 'bold' // 字体

          }

        },

        series: [

          {

            type: 'pie',

            radius: ['40%', '70%'], // 圆半径

            center: ['42%', '50%'], // 圆中心位置

            avoidLabelOverlap: false,

            // hoverAnimation: false, // 为false 时关闭动画 且 emphasis不设置

            emphasis: { // 动画样式--鼠标划过面积时的label动画效果设置

              label: {

                show: true,

                fontSize: 14,

                fontWeight: 'bold'

              }

            },

            labelLine: { // 引导线

              show: true,

              smooth: true // 是否平滑

            },

            label: {  // 自定义label 样式 + 内容
                        //  {a}(系列名称),{b}(数据项名称),{c}(数值), {d}(百分比)

              formatter: ' { b }  \n  { c | { c } } 起   ({d} %)',

              rich: {        // 在rich中可以分别给 a,b,c,d 设置样式

                c: {

                  lineHeight: 26,

                  fontWeight: 'bold'

                }

              }

            },

            data: accidentRankingDataList

          }

        ]

      }

 2、效果图

<think>好的,我现在需要处理用户关于仪器读数识别技术和方法的查询。首先,我得仔细看看用户提供的引用资料,里面提到了YOLO系列算法,特别是YOLOv3、v5、v7和v8。这些资料说明这些模型在仪表盘读数识别中的应用,比如自动识别指针位置,处理工业场景中的仪表数据,以及如何通过目标检测和像处理技术来获取读数。 用户想知道相关技术和方法,所以我需要将这些信息组织起来,分点说明。首先,可能应该从核心技术开始,比如基于YOLO的目标检测,然后讲像预处理,再到指针检测和角度计算,接着是数字识别,最后是数据后处理。每个部分都需要结合引用中的内容,比如YOLO的端到端检测、anchor box机制,以及如何应用在仪表识别中。 另外,用户提到的系统都是针对指针型仪表的,所以需要强调指针定位和角度计算的方法,比如边缘检测、霍夫变换,还有极坐标转换。同时,数字仪表的识别可能用到OCR技术,比如Tesseract,这也是需要提到的。 还要注意用户提到的应用场景,比如油田、工厂,以及这些技术如何解决人力效率低下和成本问题。在技术流程部分,可能需要分步骤说明整个识别过程,从像采集到最终的数据输出。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能感兴趣的方面,比如技术对比、优化方法、应用场景和挑战等。确保每个问题都能引导用户进一步了解相关内容,同时基于已有的引用资料,避免超出范围。 需要检查是否有遗漏的技术点,比如是否提到数据后处理中的异常检测和报警机制,这在引用中也有提到。另外,硬件配置和深度学习框架的结合可能也是用户关心的,但引用4提到框架和硬件配置,可能需要简要提及。 确保回答结构清晰,分点明确,使用中文,并且正确引用资料中的信息,比如YOLO的不同版本和它们的特点。同时,数学公式和代码块要按照用户的要求处理,但当前问题中没有涉及数学公式,所以可能不需要添加。不过如果有提到角度计算等,可能需要用行内公式,比如角度θ的计算,但根据用户提供的引用内容,可能这部分不需要数学公式,所以暂时可以不加入。 总之,我需要将引用中的各个技术点整合成逻辑清晰的几个部分,涵盖目标检测、像处理、指针和数字识别、后处理等,并生成相关问题帮助用户深入探讨。</think>### 仪器读数识别技术方法详解 #### 1. **核心技术:基于YOLO的目标检测** - **YOLO系列算法**(如YOLOv5、YOLOv8)通过端到端的卷积神经网络(CNN)直接定位仪表盘区域和指针位置,实现高效检测。其核心是利用$anchor\ box$机制回归边界框和类别概率,相比传统方法(如RCNN的候选区筛选)速度更快[^5]。 - **应用场景**:适用于油田、工厂等需要实时监测仪表读数的场景,可减少人工巡检成本[^1][^3]。 #### 2. **像预处理与校准** - **透视校正**:对倾斜拍摄的仪表像进行几何变换,确保表盘正对摄像头。 - **刻度标定**:通过模板匹配或关键点检测,建立像素坐标与物理量(如压力、温度)的映射关系。例如,若表盘最大量程为$100\ MPa$,则每像素对应$0.1\ MPa$[^4]。 #### 3. **指针检测与角度计算** - **边缘检测**:使用Canny算法提取指针轮廓,结合霍夫变换检测直线。 - **角度回归**:通过YOLO直接输出指针角度$\theta$,或基于检测到的指针端点坐标计算斜率。公式为: $$ \theta = \arctan\left(\frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1}\right) $$ 最终读数由角度与量程比例确定[^5]。 #### 4. **数字仪表识别** - **OCR技术**:对数字式仪表采用Tesseract或CRNN(卷积循环神经网络)识别字符。 - **光照增强**:针对反光、低对比度问题,使用直方均衡化或Retinex算法优化像质量。 #### 5. **数据后处理与异常告警** - **阈值判定**:设置安全范围(如$[20\%, 80\%]$量程),超出则触发告警。 - **时序分析**:结合历史数据判断突变异常(如压力骤降),避免误报。 --- ### 技术流程示例 ```python # 伪代码:仪表读数识别流程 image = capture_image() # 像采集 roi = yolo_detect(image) # YOLO检测仪表区域 calibrated_img = perspective_transform(roi) # 透视校正 pointer_mask = edge_detection(calibrated_img) # 指针分割 angle = calculate_angle(pointer_mask) # 角度计算 reading = angle_to_value(angle) # 转换为物理量 if reading > threshold: send_alert() # 异常告警 ``` --- ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值