怎么在python中利用opencv对指针仪表读数识别-创新互联

这篇文章给大家介绍怎么在python中利用opencv 对指针仪表读数识别，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

1. 先模板匹配，然后边缘检测 + 霍夫直线

2. 按轮廓大小过滤，然后边缘检测 + 霍夫直线

两种方式对光线都非常敏感
其中第一种的应用范围更广，背景复杂一点也能识别到
个人比较喜欢这种方式

第二种的限制多一点，对背景、光线条件要求比较高
对于固定位置，且明暗变化不大的情况下，这种方式还是很有效的

先说第一个方案，第二个方式就不说了

第一种方式：模板匹配，然后边缘检测 + 霍夫直线

if __name__ == "__main__":
  # 加载模板
  template = cv2.imread('./data/001.jpg',1)
  # 初始化
  am = C_ammerter(template)
  # 运行
  am.am_run()
  # 结束
  am.close()

下面给出def am_run(self)函数的处理流程

其中边缘检测之前需要对图像做一些处理：

 def am_run(self):
    while True:
      ret, frame = self.cap.read()
      if frame is None:
        print('video picture is none --continue ')
        continue

      gray = frame.copy()
      # cv2.imshow('origin', gray)

      # 匹配模板 框出匹配区域
      image = gray.copy()
      maxval,t_left, b_right = self.get_match(gray)
      if maxval < 16000000000: # 对匹配程度做判断
        print("---------------------------------------")
        print('matchTemplate is not enough --continue')
        print("---------------------------------------")
        result =frame
        image=frame
      else:

        cv2.rectangle(image, t_left, b_right, 255, 2)



        # 高斯除噪
        kernel = np.ones((6,6), np.float32) / 36
        gray_cut_filter2D = cv2.filter2D(image[t_left[1]:t_left[1] + self.h, t_left[0]:t_left[0] + self.w], -1, kernel)

        # 灰度图 二值化
        gray_img = cv2.cvtColor(gray_cut_filter2D, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, thresh2 = cv2.threshold(gray_img, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)

        # 二值化后 分割主要区域 减小干扰 模板图尺寸371*369
        tm = thresh2.copy()
        test_main = tm[50:319, 50:321]

        # 边缘化检测
        edges = cv2.Canny(test_main, 50, 150, apertureSize=3)

        # 霍夫直线
        lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 60)
        if lines is None:
          continue
        result = edges.copy()

        for line in lines[0]:
          rho = line[0] # 第一个元素是距离rho
          theta = line[1] # 第二个元素是角度theta
          print('distance:' + str(rho), 'theta:' + str(((theta / np.pi) * 180)))
          lbael_text = 'distance:' + str(round(rho))+ 'theta:' + str(round((theta / np.pi) * 180-90,2))
          cv2.putText(image, lbael_text,(t_left[0],t_left[1]-12),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2)
          if (theta > 3 * (np.pi / 3)) or (theta < (np.pi / 2)): # 从图像边界画出延长直线
            # 该直线与第一行的交点
            pt1 = (int(rho / np.cos(theta)), 0)
            # 该直线与最后一行的焦点
            pt2 = (int((rho - result.shape[0] * np.sin(theta)) / np.cos(theta)), result.shape[0])
            # 绘制一条白线
            cv2.line(result, pt1, pt2,255, 1)
            # print('theat >180 theta<90')

          else: # 水平直线
            # 该直线与第一列的交点
            pt1 = (0, int(rho / np.sin(theta)))
            # 该直线与最后一列的交点
            pt2 = (result.shape[1], int((rho - result.shape[1] * np.cos(theta)) / np.sin(theta)))
            # 绘制一条直线
            cv2.line(result, pt1, pt2, 255, 1)  

      cv2.imshow('result', result)
      cv2.imshow('rectangle', image)
      if cv2.waitKey(1) & 0XFF == ord('q'):
        break

关于怎么在python中利用opencv 对指针仪表读数识别就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。