测量钢卷尺表面刻度线精度的代码

测量钢卷尺表面刻度线精度的代码通常涉及到图像处理和光学字符识别（OCR）技术，特别是在自动化或计算机辅助测量应用中。以下是一个简单的Python示例，使用OpenCV库来读取尺子图像并尝试识别刻度线。请注意，这只是一个基础示例，实际的精度测量可能需要更复杂的算法和硬件支持。

import cv2
import pytesseract

# 读取尺子图片
img = cv2.imread('ruler_image.jpg')

# 转为灰度图像，以便于字符识别
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用二值化处理，提高边缘清晰度
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 使用OCR识别刻度线的文字
text = pytesseract.image_to_string(binary, lang='eng', config='--psm 6')  # 使用参数6表示表格模式

# 刻度线精度通常是基于识别的字符间距和已知单位的计算
# 假设我们识别出的单位是毫米，我们可以解析出相邻刻度之间的距离
# 例如，找到连续的"1mm"、"2mm"等，然后计算平均间隔
# 分割字符串找出刻度值
values = text.split()
distance_between_marks = None
for i in range(1, len(values) - 1):
    if 'mm' in (values[i-1], values[i+1]):
        if distance_between_marks is None:
            distance_between_marks = float(values[i]) - float(values[i-1])
        else:
            distance_between_marks += float(values[i]) - float(values[i-1])

# 精度 = 平均刻度间隔
precision = distance_between_marks / len(values) if distance_between_marks else None

# 输出或保存精度结果
print(f"刻度线精度: {precision} 毫米")