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。