[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
.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
Python调用百度云API识别表格识别1.首先我们展示一下效果识别样板识别效果2.好嘞，我们开始（这个调用接口和别的API不一样，他需要用requests库请求三次）我们先去创建一个属于我们的应用之后我们去查看文档帮助第一步我们获取access_token在这里我把文件路径放在了函数里面，可以放在外面，也可以做一个循环，识别一个文件夹里面的所有图片。第二步我们获取是否识别成功的json数据。如
// 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
一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2021-11-08 13:40:12
419阅读
一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2022-04-08 09:38:38
458阅读
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
一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2021-11-08 11:04:18
167阅读
1 简介针对工业生产中数字式仪表的自动识别问题,利用图像处理技术和匹配技术,提出了一种仪表显示字符的识别方法。通过图像灰度化、直方图增强和中值滤波去噪等技术对图像进行预处理,运用相关匹配和图形模板匹配的方法对输入的字符模式进行初始分类和识别。测试结果表明,算法能够自动、快速、准确地识别出仪表的显示字符。2 部分代码%读数%20140102close allclearclcplantype = 2;
原创
2022-01-13 23:11:47
256阅读
# 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 |
| -------- | ------------------------
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
转载
2023-10-13 16:14:59
2阅读
今天寡人遇到一个问题，扫描非关系数据库中的图（由node和rel组成），将其转化成由寡人自定义的gnode和gedge组成的图。gnode类包含结点的id，label和包含此gnode的gedge的链表；gedge类包含gnode类型的startnode和endnode。寡人伏案敲打键盘，不到一盏灯的时间里便写出了一个递归的深度优先遍历算法，心中不免感到被自己的才智深深的折服。但寡人发觉有哪里不太
0 项目背景在本系列项目中，我们尝试基于Paddle工具库实现一个OCR垂类场景。原始数据集是一系列电度表的照片，类型较多，需要完成电表的读数识别，对于有编号的电表，还要完成其编号的识别。1 数据集简介注：因保密授权原因，数据集尚未公开，待更新首先，我们来简单看一下数据集的情况。总的来说，这个场景面临几个比较大的问题：电表类型较多。相比之下，现有数据量（500张）可能不够。照片角度倾斜较厉害。这个
这是树哥讲python的第八篇文章。在编程语言中有一个非常有用的语法：函数。通过编写函数，对于反复使用的功能可以直接调用，能省很多精力。而时间库则是python最常用的一个库，今天树哥通过绘制一个“数字时钟”来讲解函数和时间库相关的知识。image.png一、案例分析案例：题目：绘制一个是数字时钟，要求数值时钟的时间与现实生活的时间相符。如上图所示：分析：这其实是两个问题：绘制时间。按照时间的变化
简介很多大小公司都在仪表仪器字符读取，比如百度https://ai.baidu.com/tech/ocr/meter 使用仪器仪表盘读数识别技术，可对采集到的仪器仪表数值信息自动识别，并快速录入到业务系统中，有效解决人工抄录过程中抄错、抄漏等问题，提升抄录效率，减少人工录入工作量，降低企业人力成本，实现仪器仪表数据录入的自动化基础的OCR流程框出图像 将待识别的文字区域用框在图像中框出来，如下图所
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/
转载
2023-10-17 10:31:27
128阅读
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
# 机械表识别技术与Python
## 前言
机械表是一种常见的时间测量工具，它们通常由一个钟表和一个指针组成。人们可以通过读取钟表上的指针来了解当前的时间。然而，对于一些特殊的机械表，如模块化机械表，指针的形状和位置可能会发生变化，这给用户带来了一些困扰。
为了解决这个问题，科学家们开发了机械表识别技术，它可以通过分析机械表的图像来自动识别时间。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现
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
{
要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。
要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。
OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 （开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac
