在本项目中，我们将深入探讨如何使用Arduino IDE与ESP32微控制器，配合TFT 7789显示屏来创建一个独特的太空人表盘显示。这个项目结合了硬件编程、图形设计以及实时数据获取，为爱好者提供了一个有趣的DIY体验。 我们需要了解ESP32。ESP32是一款高性能、低功耗的Wi-Fi和蓝牙双模物联网微控制器，由Espressif Systems制造。它拥有两个32位的RISC-V CPU核心，支持多种外设接口，如SPI、I2C、UART等，并且内置丰富的模拟和数字输入/输出引脚，非常适合于各种物联网应用，包括我们这个项目中的显示屏驱动。 TFT 7789是一种流行的彩色液晶显示模块，通常用于嵌入式系统，因为它可以显示丰富的颜色并具有较高的分辨率。这种屏幕采用SPI接口，可以通过GPIO引脚与ESP32进行通信。在代码中，我们需要使用特定的库，如Adafruit GFX和Adafruit ILI9341，来驱动和绘制屏幕内容。 在实现太空人表盘显示的过程中，我们将使用Arduino IDE进行编程。Arduino IDE是一个用户友好的开发环境，适合初学者和专业人士。我们需要在IDE中安装ESP32板定义和支持库，以便编译和上传代码到ESP32。在编写代码时，我们需要初始化SPI接口和TFT屏幕，然后利用GFX库的功能创建表盘图形，包括指针、数字和背景。 接下来，我们要关注的是如何在显示屏上动态更新时间和天气信息。这可能需要通过Wi-Fi连接到互联网，获取实时的天气API数据。例如，我们可以使用OpenWeatherMap或Dark Sky等免费或付费的API服务。获取数据后，将它们解析并转换为适合在表盘上显示的格式。这可能涉及到日期和时间的处理，以及温度、湿度等气象参数的显示。 此外，为了创建太空人的形象，可能需要使用到像素画技巧或者从外部资源导入图像。在代码中，我们需要将这些元素定位在屏幕上的正确位置，并根据时间的变化更新它们的状态，例如，让太空人的手臂指向当前的小时数。 项目中的"太空人天气时钟源码及说明"文件很可能包含了完成这个项目的全部源代码和详细的步骤说明。通过阅读源码，我们可以学习到如何组织程序结构，如何调用库函数，以及如何处理数据交互。而说明文档则可能涵盖了如何设置开发环境、如何连接硬件、如何获取API密钥等重要信息。 "复刻ARDUINO+ESP32+TFT 7789驱动显示太空人表盘"是一个集成了物联网技术、图形编程和创意设计的综合实践项目。通过参与这个项目，不仅可以提升你的硬件编程能力，还能锻炼你解决问题和创新思维的能力。同时，这也是一个很好的学习平台，帮助你深入了解ESP32的潜力和TFT屏幕的使用方法。

QT5-电压电流电阻表盘源码,自定义阴影效果,颜色,图标,文字标签, 文件：Dial.cpp, Dial.h, Dial_qt5.pro, main.cpp, res.qrc, V.png, widget.cpp, widget.h, QT5.8, QT5.12.3 均编译测试通过

根据机械式表盘的图像特征，采用图像边缘点法线方向计数累加的圆心定位方法及过定点的直线检测算法，达到表盘识别的目标。仪表刻度检测流程如下: 摄像头采集表盘图像，送入计算机进行预处理及边缘检测操作；计算机检测出表盘回转中心及半径，并定位出表盘的有效显示区域；在此区域内，利用过定点( 回转中心)的Hough 直线变换，基于特征点对应角度的峰值搜索算法识别出指针中心线，从而输出检测结果。 ### 基于数字图像处理的表盘指针读数的Matlab实验程序知识点解析 #### 实验背景 指针式机械表盘由于其安装维护便捷、结构简单以及较强的抗电磁干扰能力，在工矿企业、能源及计量部门等领域中得到了广泛应用。然而，随着仪表数量的急剧增加和技术的进步，传统的人工读数方式已难以满足日益增长的需求。因此，开发一种能够自动识别并读取指针式表盘信息的技术变得尤为重要。 #### 实验目的 1. **理解基本原理**：通过本次实验，学生能够掌握机械式表盘自动读表技术的基础理论知识。 2. **熟悉关键技术**：了解和学习用于仪器表盘识别的主要算法和技术手段，如边缘检测、图像处理、Hough变换等。 3. **掌握实践技能**：学会使用MATLAB软件来实现上述技术，包括图像的预处理、边缘检测、二值化处理等。 #### 实验原理详解 根据机械式表盘的特点，本实验采用了以下核心技术和算法： 1. **图像预处理与边缘检测**： - 图像预处理是确保后续分析准确性的重要步骤之一。它通常包括灰度转换、阈值处理、二值化等操作，目的是去除噪声并突出图像的关键特征。 - 边缘检测则是通过检测图像中的像素强度突变来识别物体边界的过程。常用的边缘检测算子有Sobel算子、Canny算子等。 2. **圆心定位**： - 为了准确地定位表盘的中心位置，实验采用了基于图像边缘点法线方向计数累加的方法。这种方法能够有效地确定表盘的几何中心，从而为后续的分析提供基准点。 3. **Hough变换检测直线**： - Hough变换是一种常用于图像处理中的特征检测算法，可以用来识别图像中的直线、圆等几何形状。 - 在这个实验中，通过固定表盘的中心点（即前面确定的圆心），运用Hough变换检测从该点出发的所有可能直线，进而找出代表指针指向的直线。 #### 实验流程 1. **图像采集与预处理**： - 使用摄像头获取表盘图像。 - 将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。 - 应用阈值分割技术进行二值化处理，使图像更加清晰。 2. **圆心定位与有效显示区域确定**： - 通过边缘检测技术找到表盘的边缘。 - 运用上述圆心定位算法确定表盘中心点和半径大小。 - 根据中心点和半径范围确定表盘的有效显示区域。 3. **指针识别**： - 在确定了表盘中心点后，使用过定点的Hough直线变换检测指针中心线。 - 通过峰值搜索算法识别指针所指的具体角度。 #### 实验程序代码分析 实验代码展示了从读取图像到最终指针识别的完整过程。主要包括以下几个步骤： 1. **读取与展示图像**： - 使用`imread`函数读取图像。 - 使用`imshow`函数展示原始RGB图像、灰度图像和二值化图像。 2. **图像预处理**： - 通过`rgb2gray`函数将RGB图像转换为灰度图像。 - 应用`graythresh`函数确定阈值，并使用`im2bw`函数进行二值化处理。 - 使用`bwmorph`函数进行细化处理，使得边缘更加精细。 3. **Hough变换与直线检测**： - 利用`hough`函数进行Hough变换。 - 使用`houghpeaks`函数找到峰值点，这些点对应可能的直线。 - 通过`houghlines`函数检测直线并填充间隙。 4. **结果可视化**： - 使用`imshow`和`plot`函数展示检测到的直线，并在图像中标注出来。 #### 结论 通过上述实验步骤，不仅可以实现指针式机械表盘的自动读数，还能提高读数的准确性和效率。此外，实验还加深了学生对于图像处理技术的理解，并锻炼了其实现复杂算法的能力。这对于未来从事相关领域的研究和开发工作具有重要的意义。

这是我资源的博客地址，可以先去博客看一下显示效果，以免浪费自己的时间。 https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/13178258 表盘的刻度分部，长刻度和短刻度显示。 在数值80W时，需要更改刻度盘的颜色渐变。 在数值80W时，更改库容总数背景的显示，也是颜色渐变。刻度盘控件属性定义 2025-06-09 15:03:47 186KB wpf

内含8000多张图像，利用labelimg对其进行了标注，各类标签数目：789个（表计读数有错）；523个 （表计外壳破损）；883个   （异物_鸟巢）；383个 （操纵箱箱门闭合异常） ；362个 （开关柜已闭合；654个  （盖板破损） ；729个 （异物_挂空悬浮物）；1174个（呼吸器_硅胶变色）；869个 （表计表盘模糊）；410个  （绝缘子破裂）；723个 （表计表盘破损）；833个（渗漏油_地面油污）；567个   （未穿戴安全帽）；815个    （未穿工装）；106个（呼吸器_硅胶体破损）；607个（吸烟） 上传大小有限，此为网盘下载链接

指针式仪表（纯表盘）数据集，约410张

V6-906_STemWin提高篇实验_简易表盘界面设计（uCOS-III）

此数据集为家用水表分割图像数据，用于分割训练

用画布一步一步实现自定义控件之自定义表盘

Amazfit GTS表盘编辑包 编辑表面的工具无处不在。 这是与简单的工作流捆绑在一起的，因此我们可以专注于实际的创作过程。 注意：我不是这些工具的作者。 我刚刚将其编译为一个捆绑包，添加了自定义脚本以使过程自动化并进行了一些修改，以便可以与GTS一起使用。 作者（据我所知）的名字如下 捆绑包括 来自反编译器/编译器和压缩/解压缩实用程序 您可以通过联系@IlGruppoTesterBot以电报形式获取 watchfaceEditor（从派生）打包为台式电子应用程序，并提供对GTS表盘的实验性支持 如果您只想编辑这里是 脚本和文件夹结构/工作流程，轻松高效地工作 请注意，但是-我赶紧赶快发现这个东西，并且肯定会出现错误。 对于可能只是bat文件的东西也使用nodejs-portable是不好的，但是当我想到正在发生的所有那些文件名和路径转换时，我真的不想在此浪费三天。 完整，可编