led显示屏数字识别python
时间: 2023-12-27 20:25:15 浏览: 72
LED显示屏数字识别是通过使用OpenCV和Python编写代码来实现的。下面是一个示例代码,可以识别LED显示屏上的数字:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载数字模板
digits = []
for i in range(10):
template = cv2.imread(f'digit_templates/{i}.png', 0)
digits.append(template)
# 加载LED显示屏图像
image = cv2.imread('led_display.png', 0)
# 预处理图像
blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
_, threshold = cv2.threshold(blur, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
# 计算轮廓的边界框
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# 提取数字区域
digit_region = threshold[y:y+h, x:x+w]
# 调整数字区域大小
digit_region = cv2.resize(digit_region, (30, 60))
# 匹配数字模板
scores = []
for digit in digits:
result = cv2.matchTemplate(digit_region, digit, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
_, score, _, _ = cv2.minMaxLoc(result)
scores.append(score)
# 获取最佳匹配的数字
digit = np.argmax(scores)
# 在图像上绘制识别结果
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, str(digit), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('LED Display Recognition', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先加载了数字模板和LED显示屏图像,然后对图像进行预处理,包括高斯模糊和二值化。接下来,通过查找轮廓找到LED显示屏上的数字区域,并将其调整为与数字模板相同的大小。然后,使用模板匹配算法计算每个数字模板与数字区域的匹配分数,并选择最高分数对应的数字作为识别结果。最后,将识别结果绘制在图像上并显示出来。