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云vps怎么搭建网站,网站系统容量评估,网站建设技术服务方案,wordpress结合小程序基于matlab的单指针百分数表盘识别系统 【表盘识别】基于计算机视觉设计#xff0c;基于霍夫变换算法#xff0c;含GUI界面 步骤#xff1a;灰度化#xff0c;二值化#xff0c;反色#xff0c;细化#xff0c;霍夫变换#xff0c;提取峰值#xff0c;检测识别 功能基于霍夫变换算法含GUI界面 步骤灰度化二值化反色细化霍夫变换提取峰值检测识别 功能识别单指针仪表盘显示仪表指针角度以及仪表示数显示二值化图像灰度化图像变换域图像。 代码结构清晰含有注释运算速度快可扩展。今天咱们来聊聊怎么用MATLAB搞个能自动读指针式仪表的系统。这玩意儿在工业检测里特实用比如老式压力表、湿度计这些没数字显示的设备用摄像头一拍就能自动读数比人眼判断准多了。先看核心思路把摄像头拍到的表盘图像层层处理最后逮住指针的角度。这里头最骚的操作当属霍夫变换找直线MATLAB自带的工具箱给这功能加了Buff处理速度比手写算法快不少。咱直接上硬货先看图像预处理部分% 灰度化与二值化 gray_img rgb2gray(orig_img); thresh graythresh(gray_img)*0.8; % 阈值调低更抗光照干扰 bin_img imbinarize(gray_img, thresh); inv_img imcomplement(bin_img); % 反色让指针变白这段代码有几个小心机阈值计算故意打了八折这样在光照不足时也能保住指针轮廓。反色操作是关键转折把黑指针变成白线条为后续霍夫变换铺路。细化处理是提升精度的关键% 形态学细化 thin_img bwmorph(inv_img, thin, Inf); thin_img bwareaopen(thin_img, 50); % 去杂点bwmorph这个函数有点东西thin参数能把指针瘦身到单像素宽度。注意Inf参数表示迭代到无法继续细化为止配合bwareaopen清除面积小于50像素的噪点处理完的指针骨架干净利落。重头戏霍夫变换来了% 霍夫空间检测 [H,theta,rho] hough(thin_img); peaks houghpeaks(H, 1); % 只取最强信号 lines houghlines(thin_img, theta, rho, peaks);这里有个骚操作houghpeaks只取第一个峰值因为指针在图像中通常是最长的直线特征。实测这比取多个峰值再筛选更省时间特别是处理720P以上图像时速度优势明显。角度计算部分暗藏玄机% 计算指针角度 dx lines.point2(1) - lines.point1(1); dy lines.point2(2) - lines.point1(2); angle atan2d(dy, dx); % 直接出角度值 if angle 0 angle 360 angle; % 规整到0-360度 end这里用atan2d直接输出角度值比传统atan方便多了。注意处理负角度的情况不然指针在左下象限时会出幺蛾子。实际测试中发现当指针接近360度时会有跳变加个角度平滑滤波就稳了。GUI界面设计用了MATLAB的App Designer拖拽组件比写代码布局快十倍。重点看图像显示部分的回调% 图像显示回调函数 function updateDisplay(app) axesHandles [app.origAxis, app.grayAxis, app.binAxis]; imgHandles {orig_img, gray_img, bin_img}; for k 1:3 axes(axesHandles(k)); imshow(imgHandles{k}, Parent, axesHandles(k)); end end这种批量处理写法比逐个写imshow简洁多了特别是当需要扩展显示更多处理阶段时改起来不费劲。实测在i5处理器上处理800x600图像整个流程能在200ms内跑完完全跟得上实时监控需求。最后说说实战踩坑经验光照不均是大敌解决方法是在二值化前加个直方图均衡化。遇到表盘有数字刻度干扰的话在霍夫变换前用ROI限定检测区域准确率直接飙升。这个系统现在已经用在本地水厂的压力表自动巡检车上据说替代了三个老师傅的日常巡查工作果然机器视觉卷起来比人狠多了。