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
1、Grafana介绍 Grafana 是基于JS开发的,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,帮助开发人员发现问题的工具 Grafana是一个可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。Grafana主要特性:灵活丰富的图形化选项;可以混合
转载 2024-03-05 19:13:07
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Echarts 仪表盘实践项目过程中遇到一个这样的需求:这明显是一个仪表盘类型的图表,打开echarts的官方文档,可以看到有一个默认的实现,如下:使用了默认的参数option = {tooltip : {formatter: "{a} {b} : {c}%"},toolbox: {feature: {restore: {},saveAsImage: {}}},series: [{name: '业
这个开源的图标来自百度EFE数据可视化团队。Highcharts 与之比起来简直不能看啊,人家做一个图表都开始往大数据方面思考了,你还在做功能,这产品差距就不是一个数量级的。 这里就不多废话:   Echarts 首页:http://echarts.baidu.com/index.html   特性:http://echarts.baidu.com/doc/feature.html
前提:已安装Pyecharts安装pyecharts(本实例安装后是1.9.1版本)pip3 install pyecharts   from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Gauge #指示针的颜色与数值所属区间的颜色一致 c = ( #设置展示的图形大小800*500 。
转载 2023-06-26 11:23:50
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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
转载 2024-01-07 18:07:58
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在汽车仪表测试过程中,经常会遇到下面的问题:1. 产品质量保证困难频繁地人工调节产生的电阻、电平信号,易发生人为误差,而在精密度要求较高的设备上,这些误差可能是致命的;2. 实车环境获取困难实车场景较复杂,比如无法构建一些毫秒级别延迟,用来测试设备的功能和性能;3. 产品测试投入增加需要进行大量重复性的验证性测试的情况下,显得效率较低、共通性差、成本较高; 为了实现对汽车仪表
## Python动态仪表实现流程 本文将指导刚入行的开发者如何实现Python动态仪表。我们将采用以下步骤来完成这个任务: 1. 导入所需的 2. 创建仪表和数据源 3. 更新仪表数据 4. 设置动画效果 5. 展示仪表 下面将逐步说明每个步骤需要做的事情,并提供相应的代码和注释。 ### 步骤1:导入所需的Python中,我们可以使用Matplotlib来创建仪表,并使用N
原创 2023-10-15 07:16:41
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原文地址:Data Visualization with Bokeh in Python, Part III: Making a Complete Dashboard 原文作者:Will Koehrsen 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 有时我会利用数据科学来解决特定问题。其他时候,我会尝试一种新工具,比如说 Bokeh ,因为我在 Twitter 上看到一些很酷的项目,就会想:“那
# Python 模拟仪表:借助代码实现视觉化数据 在科学、工程及数据分析等多个领域,仪表盘是一种直观展示数据的方式,通过图形和指示器,可以快速传达重要信息。在这篇文章中,我们将使用 Python 来模拟一种简单的仪表,帮助大家更好地理解如何用编程实现可视化数据。 ## 什么是仪表仪表通常是用来显示数据的设备,尤其是在汽车、飞机、工厂等场合中,实时监控至关重要。我们常见的仪表有速度表、温
原创 7月前
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# Python识别仪表教程 ## 整体流程 在实现Python识别仪表的过程中,我们需要按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 导入所需的 | | 2 | 读取图像文件 | | 3 | 对图像进行预处理 | | 4 | 使用OCR技术进行文本识别 | | 5 | 输出识别结果 | ## 具体操作 ### 1. 导入所需的 在Py
原创 2024-03-31 05:25:41
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# 用Python实现仪表控制的全面指南 作为一名初学者,您可能会对如何用Python实现仪表控制感到困惑。本文将为您提供一个详细的步骤指南,帮助您理解所需的流程、代码示例和技术要点。 --- ## 流程概述 在进行仪表控制时,我们通常可以将工作流程分解为几个主要步骤,如下所示: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 选择合适的硬件并设置连接 | |
原创 11月前
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Pyecharts中的页面组件Page能够很好地将许多绘制出来的页面组合到一个页面当中去,首先我们先导入需要用到的模块,import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar, Page from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType fro
Python 语言的诞生之日起,就有许多优秀的 GUI 工具集整合到 Python 当中,这些优秀的 GUI工具集,使得 Python 也可以在图形界面编程领域当中大展身手,由于 Python 的流行,许多应用程序都是由 Python 结合那些优秀的 GUI 工具集编写的。下面分别介绍 Python GUI 编程的各种实现,下面的许多内容都是来自维基百科(文章后面列出了参考),这里就当做是一个
前言最近正在学习数据可视化, 这里记录一下一些心得与成果, 采用的技术是 (svg + react + d3)。 这种实现可视化方式本人个人感觉超级不错,如果你是有一定的基础的同学,强烈推荐一下。效果整体效果如下:这个是普通的速度仪表盘,有没有开发太多的动态交互,唯一的交互是点击图片最上面的加速与减速就能够调整速度了。开发思路搭建开发环境使用create-react-app创建一个新的项目,添加依
剥离问题:我想有一个下拉式索引滑块。在下拉列表中,我有a,B,这将导致要么是一个调整a值的滑块,要么是一个调整B值的滑块。在任何时候,我都希望有一个显示a和B值的条形图下面的代码除了一个问题外,都能做到这一点:如果我将A的值从默认值调整为B,将下拉列表切换回B,然后再将其切换回A,A将重置回其默认值。在import dashimport dash_core_components as dccimp
一、成果图功能:可以外部设置 Title 以及指针指向的数字。二、自定义QWidget类首先创建一个QWidget类,初始化一些参数,如窗口名称self.setWindowTitle、窗口大小self.setMinimumSize、要绘制的图标题self._title等。设置字体格式、LCD初始化。 这里不喜欢Qt自带的颜色,所以在网上用取色器找到了喜欢的颜色的RGB参数,配合QColor设置了喜
转载 2023-06-16 16:34:35
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在前段时间,小编推出了一篇 pyecharts 可视化仪表盘的制作教程:但存在几个问题,不能实时更新数据,制作的是静态的仪表盘,每次生成仪表盘都要调整代码,不能一运行就直接生成可视化仪表盘。针对以上问题,这次小编带大家制作实时更新的可视化仪表盘。可视化仪表盘一般以 web 形式展现是比较好的,源数据存储在类似 MySQL 的数据中的,但为了简化问题,怕读者安装 MySQL 就耗费大量时间,及不懂
转载 2023-11-08 20:35:31
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[美]杰·雅克布(Jay Jacobs)鲍布·鲁迪斯(Bob Rudis) 著 2.2.1 理解Python数据分析和可视化生态系统虽然Python有很多可用的,但是仅有少数在处理数据方面很出色,而我们仍旧称这些是一个生态系统,是因为每一个的开发和支持来自不同的组织、社区或者个人,他们互相合作,却组织松散。如下是一些几乎每一个项目都需要的:Numpy(www.numpy.org/),可以
作者|木下瞳前言这次小编带大家制作实时更新的可视化仪表盘。可视化仪表盘一般以 web 形式展现是比较好的,源数据存储在类似 MySQL 的数据中的,但为了简化问题,怕读者安装 MySQL 就耗费大量时间,及不懂 web,所以数据源采用 csv,没有使用 web。开门见山     实时更新的可视化仪表盘数据生成我们假设目标背景是某西餐厅想通过可视化仪表盘实时
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