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。

电工基础

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）

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。

这是我课程设计时做的一个小程序，其中包含了代码和报告，希望对课程设计的同学有所帮助！

课设要求： （1）显示一个圆形电子钟，凡是 5 倍数的“点”比其他的“点”稍大 （2）用不同颜色、长短、粗细来区别时针、分针、秒针 （3）表盘上用数字标出整点时刻 （4）表盘中心可以显示年月日 （5）过一秒钟，秒针移动一个位置，同时系统发出“嘀一嗒”的声响,相应的“点”能够改变颜色 （6）按下“Esc ”键之后，结束演示 资源: (1) 课设报告word版 (2) 课设源码 实验环境：VS 2019

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