opencv python 对指针仪表读数识别的两种方式

时间:2022-08-26 23:05:48

我尝试了两种方式

用opencv 对指针仪表进行读数识别,

1. 先模板匹配,然后边缘检测 + 霍夫直线

opencv python 对指针仪表读数识别的两种方式

2. 按轮廓大小过滤,然后边缘检测 + 霍夫直线

opencv python 对指针仪表读数识别的两种方式

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

  1. if __name__ == "__main__":
  2. # 加载模板
  3. template = cv2.imread('./data/001.jpg',1)
  4. # 初始化
  5. am = C_ammerter(template)
  6. # 运行
  7. am.am_run()
  8. # 结束
  9. am.close()

模板图 001.jpg

opencv python 对指针仪表读数识别的两种方式

下面给出def am_run(self)函数的处理流程 (整体比较乱~~~)

其中边缘检测之前需要对图像做一些处理:

  1. def am_run(self):
  2. while True:
  3. ret, frame = self.cap.read()
  4. if frame is None:
  5. print('video picture is none --continue ')
  6. continue
  7.  
  8. gray = frame.copy()
  9. # cv2.imshow('origin', gray)
  10.  
  11. # 匹配模板 框出匹配区域
  12. image = gray.copy()
  13. maxval,t_left, b_right = self.get_match(gray)
  14. if maxval < 16000000000: # 对匹配程度做判断
  15. print("---------------------------------------")
  16. print('matchTemplate is not enough --continue')
  17. print("---------------------------------------")
  18. result =frame
  19. image=frame
  20. else:
  21.  
  22. cv2.rectangle(image, t_left, b_right, 255, 2)
  23.  
  24. # 高斯除噪
  25. kernel = np.ones((6,6), np.float32) / 36
  26. gray_cut_filter2D = cv2.filter2D(image[t_left[1]:t_left[1] + self.h, t_left[0]:t_left[0] + self.w], -1, kernel)
  27.  
  28. # 灰度图 二值化
  29. gray_img = cv2.cvtColor(gray_cut_filter2D, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  30. ret, thresh1 = cv2.threshold(gray_img, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  31.  
  32. # 二值化后 分割主要区域 减小干扰 模板图尺寸371*369
  33. tm = thresh1.copy()
  34. test_main = tm[50:319, 50:321]
  35.  
  36. # 边缘化检测
  37. edges = cv2.Canny(test_main, 50, 150, apertureSize=3)
  38.  
  39. # 霍夫直线
  40. lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 60)
  41. if lines is None:
  42. continue
  43. result = edges.copy()
  44.  
  45. for line in lines[0]:
  46. rho = line[0] # 第一个元素是距离rho
  47. theta = line[1] # 第二个元素是角度theta
  48. print('distance:' + str(rho), 'theta:' + str(((theta / np.pi) * 180)))
  49. lbael_text = 'distance:' + str(round(rho))+ 'theta:' + str(round((theta / np.pi) * 180-90,2))
  50. cv2.putText(image, lbael_text,(t_left[0],t_left[1]-12),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2)
  51. if (theta > 3 * (np.pi / 3)) or (theta < (np.pi / 2)): # 从图像边界画出延长直线
  52. # 该直线与第一行的交点
  53. pt1 = (int(rho / np.cos(theta)), 0)
  54. # 该直线与最后一行的焦点
  55. pt2 = (int((rho - result.shape[0] * np.sin(theta)) / np.cos(theta)), result.shape[0])
  56. # 绘制一条白线
  57. cv2.line(result, pt1, pt2,255, 1)
  58. # print('theat >180 theta<90')
  59.  
  60. else: # 水平直线
  61. # 该直线与第一列的交点
  62. pt1 = (0, int(rho / np.sin(theta)))
  63. # 该直线与最后一列的交点
  64. pt2 = (result.shape[1], int((rho - result.shape[1] * np.cos(theta)) / np.sin(theta)))
  65. # 绘制一条直线
  66. cv2.line(result, pt1, pt2, 255, 1)
  67.  
  68. cv2.imshow('result', result)
  69. cv2.imshow('rectangle', image)
  70. if cv2.waitKey(1) & 0XFF == ord('q'):
  71. break

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