1)通过目标检测的标注工具LabelImg对采集的图片进行标注,制作成数据集。 2)创建yaml文件,通过yolov5的train程序进行训练,得到权重文件。 3)搭建yolov5算法所需的运行环境,对原始图片进行识别,得到目标表盘的大致轮廓坐标。 4)对表盘图片进行初步预处理,根据大致轮廓坐标与霍夫算法的结果剪裁保留完整的表盘部分。 5)通过正式预处理对图像进行降噪等操作,保留表盘内轮廓的同时减少细节,从而通过拟合椭圆的算法找到椭圆表盘的内轮廓。 6)找寻椭圆的四个顶点,对四个椭圆顶点进行透视变换纠正拍摄角度造成的误差。 7)找寻刻度盘部分,通过仿射变换使刻度盘水平,得到刻度盘中所有分界点坐标从而识别出刻度盘的不同区域。 8)找寻刻度盘圆弧的圆心坐标及半径。 9)计算指针在刻度盘所处区域的角度从而得到表盘的读数并储存处理后的图像。 10)对读数选择性地进行角度修正。
2022-10-10 16:52:37 35.07MB PPT OpenCV PYTHON 指针式表盘识别
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