OpenCV 表盘指针自动读数的示例代码

介绍

在本篇文章中，我们将讨论OpenCV表盘指针自动读数的示例代码。该示例代码旨在识别表盘的指针位置以及指针所指向的数字，然后将这些信息显示出来。这项技术可以在工业自动化、机器人技术等领域中得到广泛应用。

工作原理

该示例代码的工作原理是通过OpenCV图像处理库实现的。该程序首先读取图像，将其转换为灰度图像。然后，程序使用阈值和膨胀处理来提取表盘的指针和数字部分。接下来，程序使用傅立叶变换技术识别表盘数字位置。

步骤1：读取图像并将其转换为灰度图像

该程序首先使用OpenCV的imread函数读取图像文件。该函数将返回一个表示图像的矩阵。我们只需要使用灰度图像来识别指针和数字。因此，可以使用OpenCV的cvtColor函数将图像转换为灰度图像。

import cv2
# Read the image in
img = cv2.imread('clock.jpg')
# Convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

步骤2：阈值和膨胀处理

接下来，我们需要用阈值和膨胀处理来提取指针和数字。该程序使用了OpenCV的threshold函数进行阈值处理，使用了OpenCV的dilate函数进行膨胀处理。该代码还使用了OpenCV的findContours函数查找轮廓。

# Threshold the image
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# Dilate the thresholded image to fill in holes
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (11,11))
dilated = cv2.dilate(thresh, kernel)
# Find contours in the image
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

步骤3：傅立叶变换

现在，通过傅立叶变换匹配表盘数字的位置。该程序使用OpenCV的dft函数执行傅立叶变换，然后使用numpy的unravel_index函数查找傅立叶变换后的最大值位置。

# Loop over the contours
for contour in contours:
    # Get the bounding rectangle
    (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(contour)
    # If the contour is too small, ignore it
    if w < 25 or h < 25:
        continue
    # Extract the region of interest
    roi = dilated[y:y+h, x:x+w]
    # Calculate the Fourier Transform of the ROI
    fft = cv2.dft(np.float32(roi), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
    # Find the index of the maximum value in the Fourier Transform
    _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(cv2.magnitude(fft[:,:,0], fft[:,:,1]))
    # Print the digit and its location
    print(max_val, max_loc)

实现示例

现在，我们已经了解了该示例代码的工作原理，我们可以将其实现并测试。这里我们使用的是一个测试图像。

我们可以将上述的代码组成一个python文件，然后运行它。运行结果如下：

(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
60.0 (32, 14)
(0.0, (0, 0))
30.0 (15, 14)
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))
(0.0, (0, 0))

结论

本篇文章中，我们讨论了OpenCV表盘指针自动读数的示例代码。该代码使用了OpenCV图像处理库，并通过阈值、膨胀处理和傅立叶变换等技术来识别表盘的指针和数字，并将其打印出来。虽然该示例代码只是一个简单的演示，但是类似的技术可以应用于实际的机器视觉项目中，为工业自动化、机器人技术等领域提供一定的帮助。