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确定表盘指针的刻度,使用OpenCV。

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简介:
确定表盘指针刻度的识别-使用OpenCV技术

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客服
客服
  • 使OpenCV识别
    优质
    本项目利用OpenCV库实现对图像中表盘指针与刻度的自动识别技术,通过精确捕捉与解析关键视觉特征,提供高效且准确的时间读取方案。 使用OpenCV识别表盘的指针和刻度。
  • 式仪分割数据集
    优质
    本研究探讨了指针式仪表中指针与刻度之间的关系,并构建了一个用于分析其读数的数据集,旨在促进对传统测量工具的理解和数字化应用。 指针式压力表表盘图像数据集主要包含单指针表的图片,共有800张用于训练的数据以及验证用的数据集。
  • Android制控件之双
    优质
    本项目是一款自定义开发的双刻度仪表盘控件,专为Android应用设计。它支持多种样式和颜色配置,能够灵活适应不同场景需求,提供直观的数据展示效果。 Android自定义控件之双刻度仪表盘JAVA代码,完整工程,解包可用。开发环境:Android studio3.2 + ANDROID8.0。界面效果可在我博客查看。
  • 使Echarts创建不规则示例
    优质
    本文详细介绍如何运用ECharts工具制作具有非均匀刻度的独特仪表盘图形,提供具体示例和代码,帮助读者掌握相关技巧。 Echarts的仪表盘组件是一个非常吸引眼球的图表类型,能够显著提升页面的设计感。然而,默认情况下,它的刻度是根据设定的最大值均匀分布的,在实际应用中这并不总是适用。例如,在某些场景下需要将数值区间不规则地放大显示在仪表盘上:比如前50%展示的是从0到10的范围,而后50%则覆盖了从10到50的范围。这种非线性的刻度需求无法直接通过Echarts提供的设置来实现,而是需要根据具体的应用场景对数据进行转换处理。 本资源提供了一种解决方案:它包含了一个通用的数据转换方法以及一个可以直接运行的例子代码,以满足上述提到的需求。具体的实现效果可以参考相关文章中的描述。
  • 使C#制作控件
    优质
    本简介介绍了一个用C#编程语言开发的指针式表盘控件。此控件适用于各种计时和显示应用,为用户提供了一种直观且美观的方式来展示时间或其他数据指标。 标题中的“我用C#做的一个指针表盘控件”表明这是一个使用C#编程语言开发的自定义控件,用于创建模拟指针式仪表盘以可视化显示实时数据如电压、电流、速度或温度等。 描述中提到,“指针表盘程序”能够展示各种物理量,并通过随机函数动态更新指针的位置来演示其灵活性和可编程性。这可能是利用C#的Random类生成值,然后映射到表盘角度使指针移动。 基于标签“C#仪表盘控件”,这个项目的核心是一个自定义用户控件(User Control),在Windows Forms或WPF环境中运行,并允许开发人员通过界面拖放和编程接口设置更新数据。压缩包内文件提供了更多细节: 1. `ClassDiagram1.cd`:类图,展示主要类结构及其关系。 2. `Meter.cs`:主控件源代码,包括表盘逻辑的核心实现。 3. `Meter.Designer.cs`:由Visual Studio生成的界面设计信息代码。 4. `Meter.csproj`:解决方案文件配置项目构建和管理。 5. `Meter.resx`:资源文件可能包含图像或本地化字符串等。 6. `Meter.sln`:打开和管理整个项目的Visual Studio解决方案文件。 此外,压缩包还包含了编译过程中生成的临时文件及输出目录(如`bin`, `obj`) 和项目属性设置 (例如版本信息、图标) 的Properties 文件夹。 这个C#指针表盘控件实现可能涉及以下关键知识点: - 使用.NET Framework提供的UserControl类创建和设计自定义控件,结合图形库绘制仪表。 - 通过属性和事件处理数据更新,包括OnValueChanged等事件的使用。 - 动态更新:利用定时器或事件驱动的方式定期刷新表盘显示以模拟指针移动效果。 - 控件响应式设计保证不同屏幕尺寸下的正确显示与缩放适配。 此项目不仅是实用开发示例,也是学习C#图形编程和自定义控件的好材料。
  • OpenCV 自动读数示例代码
    优质
    本示例代码利用OpenCV库实现表盘指针的自动识别与读取,适用于钟表、仪表等场景的数据自动化采集和分析。 本段落主要介绍了使用OpenCV进行表盘指针自动读数的示例代码,并详细解释了相关实现过程。对于学习或工作中需要处理此类问题的人来说具有参考价值。希望读者能通过此文掌握相关的技术知识与应用方法,进一步提升自己的技术水平和工作效率。
  • 基于 OpenCV 自动识别与读取
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    本项目利用OpenCV技术开发了一种能够自动识别并读取图像中表盘指针位置和数值的方法,实现精准的时间或数据信息提取。 参加表盘指针读数比赛后总结如下: 数据集包含一千张图片。 **1. 图像预处理** 图像预处理是识别和分析图像的重要步骤,目的是提高后续处理的效率与准确性。在本案例中,主要通过以下方式对图像进行预处理: - **去除背景**:使用OpenCV将BGR图像转换为HSV空间,并设定红色范围阈值来提取指针部分。 **2. 轮廓检测和钟表中心获取** - **轮廓检测**:利用Canny边缘检测算法识别出图像中的边缘,再通过`cv.findContours()`函数找到轮廓。 - **获取钟表中心**:对每个轮廓进行边界框分析,并计算最大矩形的面积与位置以确定表盘。然后通过这些信息来定位表盘中心。 **3. 图像裁剪** 利用提取到的钟表中心和一定的裁剪区域,将图像裁剪为仅包含表盘部分,减少背景干扰并提高处理速度。 **4. 极坐标转换** 使用OpenCV的`linearPolar()`函数进行极坐标变换。在该空间中,指针长度对应于角度,距离中心的距离则代表弧度值。这有助于简化后续对指针尖端位置的定位工作。 **5. 角度计算** 通过识别最大灰度值的位置来确定指针尖端,并将其转换为实际的角度数值。 **6. 结果输出** 根据计算出的角度映射到表盘刻度,得出最终读数。可能需要一个函数将角度转译成具体的数值并考虑起始角度的影响。 总结来说,应用OpenCV进行的表盘指针自动读数技术结合了颜色空间转换、边缘检测、轮廓分析等多方面技能,在自动化系统中有着广泛应用。
  • 式仪
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    指针式仪表盘是一种传统的汽车仪表设计,通过机械结构将车辆运行数据(如速度、转速和油量)以直观的指针形式显示在圆形表盘上。 一个基于STM32处理器的综合应用程序,涵盖数据采集、各种通信(包括485和232接口以及CAN总线)、触摸屏显示及超酷的液晶仪表显示。该应用可作为实际工程界面的设计参考,并包含原理图,具有很高的性价比。
  • 式仪识别(Opencv).py
    优质
    本代码利用OpenCV库实现对汽车或其他设备中针式仪表盘的图像识别,提取并解析指针位置和数值信息。 使用Python3结合OpenCV和Numpy进行圆形仪表盘的图像识别,包括轮廓识别、指针识别及刻度识别。
  • 测量不
    优质
    《测量不确定度的表达指南》旨在为科研和工程技术人员提供一套清晰、实用的方法,用于评估和表述测量结果中的不确定性。本书深入浅出地解释了如何准确计算并呈现测量值的可信范围,是理解和应用测量不确定度理论的宝贵资源。 不确定度表达指南是关于国家不确定度相关标准的指导文件,并提供了计算不确定度的方法。