基于matlab指针仪表的识别代码

以下是基于 MATLAB 的指针仪表识别代码的一个示例：

close all;
clear all;
clc;

% 读取图像
img = imread('pointer_meter.jpg');
figure;imshow(img);
title('原始图像');

% 转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
figure;imshow(gray);
title('灰度图像');

% 二值化
bw = im2bw(gray, graythresh(gray));
figure;imshow(bw);
title('二值化图像');

% 边缘检测
edge_map = edge(bw, 'canny', [], 1);
figure;imshow(edge_map);
title('边缘检测');

% 提取直线
[H,theta,rho] = hough(edge_map);
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edge_map,theta,rho,P,'FillGap',50,'MinLength',5);
figure;imshow(edge_map);hold on;
max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');

   % 保留最长的线段
   len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
   if ( len > max_len)
      max_len = len;
      xy_long = xy;
   end
end
title('直线提取');

% 旋转图像
angle = atan((xy_long(2,2)-xy_long(1,2))/(xy_long(2,1)-xy_long(1,1)))*180/pi;
img_rot = imrotate(img, angle);
figure;imshow(img_rot);
title('旋转后图像');

% 提取指针区域
gray_rot = rgb2gray(img_rot);
bw_rot = im2bw(gray_rot, graythresh(gray_rot));
edge_rot = edge(bw_rot, 'canny', [], 1);
[~,y] = find(edge_rot);
y_min = min(y);
y_max = max(y);
img_pointer = img_rot(:,y_min:y_max,:);
figure;imshow(img_pointer);
title('指针区域');

% 提取指针角度
hsv = rgb2hsv(img_pointer);
hue = hsv(:,:,1);
sat = hsv(:,:,2);
val = hsv(:,:,3);
mask = sat > 0.3 & val > 0.3;
hue(~mask) = 0;
hue(mask) = hue(mask) + 0.3;
hue(hue > 1) = hue(hue > 1) - 1;
figure;imshow(hue);
title('Hue 通道');

% 计算直方图
[counts, bins] = imhist(hue);
max_count = max(counts);
max_bin = find(counts == max_count);
angle = (max_bin - 1) * 180 / 256;
fprintf('指针角度为 %f 度\n', angle);

% 显示指针角度
figure;imshow(img_pointer);hold on;
line([size(img_pointer,2)/2 size(img_pointer,2)/2], [size(img_pointer,1) 0], 'Color', 'red', 'LineWidth', 2);
line([size(img_pointer,2)/2 size(img_pointer,2)/2+100*sin(angle*pi/180)], [size(img_pointer,1) size(img_pointer,1)-100*cos(angle*pi/180)], 'Color', 'green', 'LineWidth', 2);
title(sprintf('指针角度为 %f 度', angle));

这个代码通过以下步骤来识别指针仪表：

1. 读取图像并显示原始图像
2. 将图像转换为灰度图像
3. 对灰度图像进行二值化
4. 对二值图像进行边缘检测
5. 提取直线，保留最长的线段，并计算其角度
6. 旋转图像，使直线与水平方向对齐
7. 提取指针区域
8. 在 Hue 通道上计算直方图，找到直方图峰值对应的角度
9. 在指针区域上显示指针角度

请注意，这个代码是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。