利用python-opencv对LED数码管显示数字进行有效识别的代码

时间: 2023-05-25 22:05:24 浏览: 130
由于每种LED数码管的显示方式略有不同,不同的数字可能会有不同的像素形状和位置,因此识别数字的方法也有所不同。以下是一种基本的方法,可以对大多数常见的LED数码管进行有效识别: 1. 安装和导入必要的库 ``` !pip install opencv-python import cv2 import numpy as np ``` 2. 加载并预处理图像 ``` # 读取图像 img = cv2.imread("led_digits.jpg") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 二值化 thresh = cv2.threshold(blurred, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1] ``` 3. 检测轮廓 ``` # 寻找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓按照 x 坐标排序 contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.boundingRect(c)[0]) # 遍历每个数字 digits = [] for contour in contours: # 获取数字的外接矩形 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) # 确定数字的高度和宽度 if w > 10 and h > 10: # 提取数字 digit = gray[y:y+h, x:x+w] # 调整大小并添加到数组中 digit = cv2.resize(digit, (20, 40)) digits.append(digit) ``` 4. 识别数字 ``` # 建立模板库,包含 0-9 十个数字的模板 templates = [] for i in range(10): template = cv2.imread("digits/" + str(i) + ".jpg", 0) template = cv2.resize(template, (20, 40)) templates.append(template) # 遍历每个数字图像,进行匹配 result = "" for digit in digits: scores = [] for template in templates: # 计算模板匹配得分 result = cv2.matchTemplate(digit, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)[0][0] scores.append(result) # 选择匹配得分最高的数字 index = np.argmax(scores) result += str(index) print(result) ``` 这个代码片段假设模板文件被保存在名为 "digits/" 的子目录下,命名为 "0.jpg", "1.jpg", ..., "9.jpg"。利用这个代码片段,我们可以对各种LED数码管进行数字识别。

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