#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Mar 21 12:42:15 2019@author: lg"""import cv2import numpy as np # 形态学处理def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlu...
原创
2023-01-12 23:51:46
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记录一下做数字仪表检测项目的过程，会附带部分代码业务背景：四块仪表，每块表界面是4位（红色）数字，即要检测识别4个4位数字。在检测界面还有三个灯，三个灯都是3中颜色，红色、黄色、绿色。 我要做的就是实时的检测出4个4位数字具体的数值，并且对3个灯进行分类。解决思路：首先在摄像头所拍摄到的界面中定位到数字、灯所在的区域，然后进行识别或者分类。解决方法： 数字识别，有以下解决方法： 一
编译环境及配置QT版本：5.14.4opencv：3.4.5整体代码是在qt creator 中编写opencv请自行使用cmake编译并且配置。Main Window的创建第一步：点击new创建一个Main window项目文件会出现以下选项，qt creator 使用的是C++语言，这里我们选择第一个Qt Widget Application点击下方的选择。会出现以下的选项，名称中就是编写我们
一、OpenCV中轨迹条（Trackbar）的创建和使用１、createTrackbar函数详解createTrackbar这个函数可以创建一个可以调整数值的轨迹条，并将轨迹条附加到指定的窗口上，使用起来很方便。首先大家要记住，它往往会和一个回调函数配合起来使用。先看下他的函数原型：1 C++: int createTrackbar(conststring& trackbarname, c
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2024-03-29 22:32:29
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[OpenCV+VS2015]表计读数识别（一）：表计位置检测本文是基于传统视频图像处理办法检测表计读数，作者资历尚浅，如有不足之处，欢迎指正，谢谢！ 目录[OpenCV+VS2015]表计读数识别（一）：表计位置检测1 位置检测的思路2 位置提取2.1 kmeans颜色聚类2.2 表盘轮廓提取3 结果4 代码 1 位置检测的思路当时拿到手有如下的几个思路想法： a、表计都是圆的，可以用hough
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2024-01-07 18:07:58
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模拟和预测识别的模型输出 您确定一个模型，以便您可以准确地计算对输入的动态系统响应。有两种方法可以生成已识别的模型响应：模拟使用输入数据和初始条件计算模型响应。预测使用测量的输入和输出值的当前值和过去值以及初始条件计算未来某个指定时间量的模型响应。在系统识别中，目标是创建一个现实的动态系统模型，然后可以将其用于或传递给应用程序目标。在这种情况下，System Identification Tool
视觉之工业表计识别单指针、单刻度仪表检测指针位置算法计算多指针、单刻度仪表在指针识别时刻度组合对于图3、图6这种图1、分割2、拟合刻度线3、指针拟合4、使用托马斯角点检测到刻度线的两个端点5、交点 随着人工智能的发展，现在各行各业都在开始被AI渗透，其中最成功的当属工业，尤其是在安防、巡检板块。该文章将就工业中比较有挑战的仪表识别进行记录，免得自己以后忘了。毕竟做算法这一块，逻辑是最关键的，打死
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2023-10-13 16:14:59
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# Python 仪表数字识别指南
在这篇文章中，我们将一起探讨如何使用 Python 进行仪表数字识别。通过几个步骤，我们将实现一个能够读取并识别仪表盘上数字的程序。
## 流程步骤概览
下面是实现仪表数字识别的步骤概览表：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | ------------------------
原创
2024-09-27 05:14:21
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# Android OpenCV仪表识别
随着科技的进步，计算机视觉技术在各个行业中得到了广泛应用，其中仪表识别是一个重要的领域。利用Android平台和OpenCV库，我们可以创建一个智能手机应用，实现对仪表的自动识别。
## 什么是仪表识别？
仪表识别是指通过图像处理技术，从图片中提取出仪表上的信息，例如指针位置、刻度值等。常见的应用包括汽车仪表盘、家用电器显示屏等。
## 开发环境准
使用 Pyecharts 绘制仪表图 —— 数据可视化的高级展示仪表图介绍仪表图是一种数据可视化图标，类似汽车仪表盘的仪表，于以图表、表格、指标等形式展示关键数据和指标，以便用户能够快速了解和分析数据的状态、趋势和关联关系，它通常以仪表盘的形式呈现。仪表盘图提供直观、简洁和易于理解的数据展示，帮助我们快速捕捉到关键信息和洞察。通过仪表盘图，可以实时监测业务指标、数据趋势和关键绩效指标，更便于我们做
1、前言在学了一些opencv的基础知识之后，开始上手了一些小项目，本次就记录一下关于opencv停车场车位检测的学习过程。技术点包括高斯去噪、自适应阈值、灰度转换、中值滤波、腐蚀膨胀、pickle记录车位坐标等。 最终实现效果
1670209557719 2、车位标记这里提供一个灰度图测试车位标记，并将各车位的坐标利用pickle保存到文件中，以便后面视频检测车位读取使用。 首先我们需要利
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2024-03-15 11:15:33
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.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=“设置不同颜色”),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
)
c.render_notebook()
将仪表盘划分为0-0.3、0.3-0.7、0.7-1三个段，并设置不同的颜色
三、改变仪表盘刻度
=========
from pyechar
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2024-08-21 19:45:20
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算法的实现方法:通过对仪表的观察决定算法采用传统的检测方法实现，对仪表特征的分析，发现仪表的指针特征较为明显，且仪表形状为圆形，故算法决定采用Hough直线检测方法检测指针的位置，采用Hough检测圆的方法实现对仪表的检测。@目录算法的实现方法:一、 算法实现步骤1.1 流程图说明：1.1.1 标定表中刻度最大最小值：1.1.2 划定仪表所在ROI区域：1.1.3 对ROI区域进行矫正：1.1.4
用OpenCV载入并显示图片前面我介绍过借助于GDI+打开和显示图片，今天我们看一下如何用OpenCV显示图片。附：基于对话框的图片打开与显示： 要使用OpenCV，首先需要下载并成功安装OpenCV。这可到OpenCV中文网站下载，以及OpenCV的正确配置，在此不一一赘述。只提供OpenCV 1.0的下载地址： http://www.opencv.org.cn/
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2023-10-17 10:31:27
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Opencv中直方图函数calcHistcalcHist函数在Opencv中是极难理解的一个函数，一方面是参数说明晦涩难懂，另一方面，说明书给出的实例也不足以令人完全搞清楚该函数的使用方式。最难理解的是第6，7，8个参数dims、histSize和ranges。以前一直都是想当然认为，该函数可以一次统计多张图片每个通道的灰度值数据，实际上calcHist函数一次只能统计一个通道上的直方图。我估计许
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2024-06-25 19:52:58
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—从近几届中国国际机床展览会看量具量仪发展趋势— 成都工具研究所 谢华锟 1 引言 每两年一届的中国国际机床展览会(CIMT)，从1989年创办至2003年，已经成功举办了八届。经过十几年的发展，CIMT已经成为世界上最具盛名的四大国际机床工具展览会之一，成
前言在OpenCV中，图像的遍历有多种方法，其中常用的有：1、最快速--ptr指针2、最安全--迭代器3、最便捷--at方法下面引用大神的代码实验结果：很明显，指针的效率最高，迭代器的效率最低。Time of scan_image_c (averaged for 100 runs): 2.04884 ms.
Time of scan_image_iterator (averaged
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2024-08-08 14:24:18
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// FindNum.cpp : Defines the entry point for the console application.
#include "stdafx.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#i
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2024-06-29 18:20:15
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opencv实现了一部分通过模板与目标图像进行寻找最佳匹配的方面matchTemplat();这个方法网上有很多讲解，基本思想是将模板图像在目标图像上滑动逐一对比，通过统计的基本方法进行匹配，比如方差检验，相关性检验等方法来寻找最佳匹配；话不多多说吧，从网上找到的一些实验代码，实验了一下：1简单匹配代码：//模板匹配，简单的寻找拷贝图，效果一般
void ImgMatch()//图像匹配
{
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2024-03-18 09:10:04
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web组态，开发仪表组件echarts。 首先我们登陆系统就会看到新增的组件管理选项 如下图： 点击添加组件选择2D组件我们就可以建立一个自己的组件了 《组件设计器》由 基础设置（包括名称 code 类型 状态 icon 次序号 ）HTML编辑区域 CSS编辑区域 JS编辑区域 和预览区域组成。首先我们给组件 起一个‘名字’ 和 ‘code’，在url输入
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2023-09-04 13:33:15
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