opencv穿线法实现单个数码管数字识别

OpenCV 穿线法（Hough 变换）是一种常用的图像处理方法，可以用于检测直线、圆等几何形状。在单个数码管数字识别中，我们可以使用穿线法来检测数码管的线段，然后根据线段的位置和长度来判断数字。

下面是实现步骤：

1. 首先读入图像，并进行灰度化和二值化处理。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('digit.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

2. 对二值化后的图像进行边缘检测，得到边缘图像。

edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150)

3. 对边缘图像进行穿线变换，得到所有直线的参数。

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 150)

4. 遍历所有直线，筛选出符合条件的线段，并记录线段的位置和长度。

segments = []
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    if theta < np.pi/4 or theta > 3*np.pi/4:
        x1 = int(rho/np.cos(theta))
        x2 = int((rho - thresh.shape[0]*np.sin(theta))/np.cos(theta))
        length = abs(x2 - x1)
        if length > 10:
            segments.append((x1, x2))

5. 根据线段的位置和长度，判断数字。

digits = []
for i in range(7):
    x_min = int(i*img.shape[1]/7)
    x_max = int((i+1)*img.shape[1]/7)
    segment = None
    for s in segments:
        if s[0] >= x_min and s[1] <= x_max:
            if segment is None or abs(s[1]-s[0]) > abs(segment[1]-segment[0]):
                segment = s
    if segment is None:
        digits.append(' ')
    elif abs(segment[1]-segment[0]) < (x_max-x_min)/2:
        digits.append('.')
    else:
        digits.append(str(int(round(1.0*(segment[0]+segment[1])/2/(x_max-x_min)*10))))

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('digit.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 150)
segments = []
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    if theta < np.pi/4 or theta > 3*np.pi/4:
        x1 = int(rho/np.cos(theta))
        x2 = int((rho - thresh.shape[0]*np.sin(theta))/np.cos(theta))
        length = abs(x2 - x1)
        if length > 10:
            segments.append((x1, x2))
digits = []
for i in range(7):
    x_min = int(i*img.shape[1]/7)
    x_max = int((i+1)*img.shape[1]/7)
    segment = None
    for s in segments:
        if s[0] >= x_min and s[1] <= x_max:
            if segment is None or abs(s[1]-s[0]) > abs(segment[1]-segment[0]):
                segment = s
    if segment is None:
        digits.append(' ')
    elif abs(segment[1]-segment[0]) < (x_max-x_min)/2:
        digits.append('.')
    else:
        digits.append(str(int(round(1.0*(segment[0]+segment[1])/2/(x_max-x_min)*10))))
print(digits)

其中，`digit.jpg` 是包含单个数码管的图片，可以根据实际情况进行替换。运行后输出的 `digits` 即为识别出的数字。