opencv python 對(duì)指針儀表讀數(shù)識(shí)別的兩種方式
我嘗試了兩種方式
用opencv 對(duì)指針儀表進(jìn)行讀數(shù)識(shí)別,
1. 先模板匹配,然后邊緣檢測(cè) + 霍夫直線
2. 按輪廓大小過(guò)濾,然后邊緣檢測(cè) + 霍夫直線
兩種方式對(duì)光線都非常敏感
其中第一種的應(yīng)用范圍更廣,背景復(fù)雜一點(diǎn)也能識(shí)別到
個(gè)人比較喜歡這種方式
第二種的限制多一點(diǎn),對(duì)背景、光線條件要求比較高
對(duì)于固定位置,且明暗變化不大的情況下,這種方式還是很有效的
先說(shuō)第一個(gè)方案,第二個(gè)方式就不說(shuō)了
第一種方式:模板匹配,然后邊緣檢測(cè) + 霍夫直線
if __name__ == "__main__": # 加載模板 template = cv2.imread('./data/001.jpg',1) # 初始化 am = C_ammerter(template) # 運(yùn)行 am.am_run() # 結(jié)束 am.close()
模板圖 001.jpg
下面給出def am_run(self)函數(shù)的處理流程 (整體比較亂~~~)
其中邊緣檢測(cè)之前需要對(duì)圖像做一些處理:
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 框出匹配區(qū)域 image = gray.copy() maxval,t_left, b_right = self.get_match(gray) if maxval < 16000000000: # 對(duì)匹配程度做判斷 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) # 灰度圖 二值化 gray_img = cv2.cvtColor(gray_cut_filter2D, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh1 = cv2.threshold(gray_img, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化后 分割主要區(qū)域 減小干擾 模板圖尺寸371*369 tm = thresh1.copy() test_main = tm[50:319, 50:321] # 邊緣化檢測(cè) edges = cv2.Canny(test_main, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫直線 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] # 第一個(gè)元素是距離rho theta = line[1] # 第二個(gè)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)): # 從圖像邊界畫(huà)出延長(zhǎng)直線 # 該直線與第一行的交點(diǎn) pt1 = (int(rho / np.cos(theta)), 0) # 該直線與最后一行的焦點(diǎn) pt2 = (int((rho - result.shape[0] * np.sin(theta)) / np.cos(theta)), result.shape[0]) # 繪制一條白線 cv2.line(result, pt1, pt2,255, 1) # print('theat >180 theta<90') else: # 水平直線 # 該直線與第一列的交點(diǎn) pt1 = (0, int(rho / np.sin(theta))) # 該直線與最后一列的交點(diǎn) pt2 = (result.shape[1], int((rho - result.shape[1] * np.cos(theta)) / np.sin(theta))) # 繪制一條直線 cv2.line(result, pt1, pt2, 255, 1) cv2.imshow('result', result) cv2.imshow('rectangle', image) if cv2.waitKey(1) & 0XFF == ord('q'): break
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