Python OpenCV 实现指针式电表检测与读数识别

"这篇PPT主要讲解了使用Python和OpenCV构建指针式表盘检测系统的详细步骤。首先，利用LabelImg工具对收集的图片进行标注，制作数据集。然后，借助yolov5框架训练模型，得到权重文件。接着，设置运行环境，对原始图片进行识别，获取表盘的大致轮廓。对表盘图片进行预处理，结合霍夫变换剪裁出完整表盘。进一步，通过降噪和轮廓提取找到椭圆表盘的内轮廓。通过对椭圆顶点的透视变换校正拍摄角度的影响。寻找刻度盘部分，应用仿射变换使其水平，确定各分界点坐标。识别刻度盘圆心和半径，计算指针所在区域的角度，从而读取表盘数值。最后，可能需要对读数进行角度修正以消除拍摄角度误差。" 这篇PPT详细阐述了一个基于Python和OpenCV的指针式表盘识别系统。首先，数据准备阶段，利用LabelImg工具对图像进行人工标注，这一步对于机器学习模型的训练至关重要，因为模型需要理解表盘和其组件的特征。接着，使用yolov5框架进行训练，这个深度学习模型能够定位并识别出表盘的大概位置。 在模型应用阶段，首先搭建了yolov5的运行环境，对未处理的图片进行识别，获取到表盘的大致轮廓。然后，通过预处理步骤，包括使用cv.pyrMeanShiftFiltering进行均值模糊处理，去除随机噪声，以便清晰地提取表盘轮廓。进一步，为了准确识别，需要找到表盘的椭圆边界，并通过霍夫变换精确剪裁出表盘区域。 在预处理的后期，找到了椭圆的四个顶点，并进行了透视变换，以纠正因拍摄角度导致的形变。接着，识别刻度盘，通过仿射变换确保刻度盘是水平的，从而可以准确地找到分界点。通过这些分界点，可以确定不同颜色区域（例如黄色、绿色和红色刻度）的界限，这在计算指针位置时非常关键。 通过points2ciecle函数找出圆心和半径，计算出指针相对于刻度盘的精确角度。考虑到表盘可能不均匀分布，不能仅依赖角度，还需要根据颜色分界点进行分区。最后，可能需要对读数进行角度修正，以补偿拍摄时的倾斜角度。 总结来说，这个系统展示了如何综合运用OpenCV的图像处理技术、深度学习的检测能力以及几何变换来实现对指针式表盘的精确识别。它涵盖了从数据准备到模型训练，再到图像预处理、形状分析和角度计算的全过程，是一个全面的计算机视觉应用实例。