<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的课程设计作业，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到94.5分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

指针式仪表倾斜校正opencv算法python代码及仪表图像（包含倾斜的和模板图像） opencv 里面的sift算法，如果想改成SURF算法直将“SIFT_create”修改成“SURF_create”即可 #SURF_create受专利保护，直接运行报错，SIFT_create可以直接跑 下面提供了两种使用SURF_create的方法 1. 卸载已有安装opencv-python： pip uninstall opencv-python 2. 安装opencv-contrib-python 3.2版本以下： pip install opencv-contrib-python==3.4.2 也可以不降低版本号，进行编译，详细流程见链接 https://blog.csdn.net/m0_50736744/article/details/129351648

图像预处理：对输入的仪表图像进行灰度化预处理，以提高后续图像识别算法的准确性。 仪表区域定位：基于FLANN的匹配器进行模版匹配，将仪表在图像中的位置进行定位并提取出来。 指针识别：采用Kmeans算法把图像进行二值化分割，同时只保留内切圆部分，采用旋转虚拟直线法获取指针在表盘的角度。 读数：根据得到的指针角度通过标定的刻度、圆心数据，采用圆心角计算法读出当前仪表刻度

指针式仪表（纯表盘）数据集，约410张

提出了一种基于二维码匹配的指针式仪表读数识别方法.该方法先实时采集高质量的仪表状态图像，同时获取二维码定位点信息以及与二维码相连接的数据库中存储的仪表类型信息，再根据二维码定位点信息对仪表图像进行快速倾斜校正，并利用二维码与仪表之间先验的几何位置关系快速提取图像中表盘所在的区域，最后根据获取的仪表类型信息，选择对应的仪表读数识别算法，以实现快速准确地识别仪表读数.实验结果表明：该方法能有效提高指针式仪表读数识别的准确率，尤其是对于复杂背景的仪表图像，该方法可用于电力系统中刻度均匀的指针仪表识别.

基于深度学习的指针式仪表检测与识别研究.pdf

指针式压力表表盘图像数据集，主要是单指针表，包含800张表盘图像训练集，验证集。

指针式仪表和数字式仪表数据集（927个图像） 指针式仪表和数字式仪表数据集（927个图像） 指针式仪表和数字式仪表数据集（927个图像）

基于深度学习的指针式仪表自动识别的研究和设计，贺嘉琪，熊永平，随着科技的不断发展，工业信息化、数字化的不断提升，工业生产中对于传统的指针式仪表进行高效的、精确的数据录入变得尤为重要。

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