我尝试了两种方式
用opencv 对指针仪表进行读数识别,
1. 先模板匹配,然后边缘检测 + 霍夫直线
2. 按轮廓大小过滤,然后边缘检测 + 霍夫直线
两种方式对光线都非常敏感
其中第一种的应用范围更广,背景复杂一点也能识别到
个人比较喜欢这种方式
第二种的限制多一点,对背景、光线条件要求比较高
对于固定位置,且明暗变化不大的情况下,这种方式还是很有效的
先说第一个方案,第二个方式就不说了
第一种方式:模板匹配,然后边缘检测 + 霍夫直线
if __name__ == "__main__": # 加载模板 template = cv2.imread('./data/001.jpg',1) # 初始化 am = C_ammerter(template) # 运行 am.am_run() # 结束 am.close()
模板图 001.jpg
下面给出def am_run(self)函数的处理流程 (整体比较乱~~~)
其中边缘检测之前需要对图像做一些处理:
def am_run(self): while True: ret, frame = self.cap.read() if frame is None: print('video picture is none --continue ') continue gray = frame.copy() # cv2.imshow('origin', gray) # 匹配模板 框出匹配区域 image = gray.copy() maxval,t_left, b_right = self.get_match(gray) if maxval < 16000000000: # 对匹配程度做判断 print("---------------------------------------") print('matchTemplate is not enough --continue') print("---------------------------------------") result =frame image=frame else: cv2.rectangle(image, t_left, b_right, 255, 2) # 高斯除噪 kernel = np.ones((6,6), np.float32) / 36 gray_cut_filter2D = cv2.filter2D(image[t_left[1]:t_left[1] + self.h, t_left[0]:t_left[0] + self.w], -1, kernel) # 灰度图 二值化 gray_img = cv2.cvtColor(gray_cut_filter2D, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh1 = cv2.threshold(gray_img, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化后 分割主要区域 减小干扰 模板图尺寸371*369 tm = thresh1.copy() test_main = tm[50:319, 50:321] # 边缘化检测 edges = cv2.Canny(test_main, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 60) if lines is None: continue result = edges.copy() for line in lines[0]: rho = line[0] # 第一个元素是距离rho theta = line[1] # 第二个元素是角度theta print('distance:' + str(rho), 'theta:' + str(((theta / np.pi) * 180))) lbael_text = 'distance:' + str(round(rho))+ 'theta:' + str(round((theta / np.pi) * 180-90,2)) cv2.putText(image, lbael_text,(t_left[0],t_left[1]-12),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,255,0),2) if (theta > 3 * (np.pi / 3)) or (theta < (np.pi / 2)): # 从图像边界画出延长直线 # 该直线与第一行的交点 pt1 = (int(rho / np.cos(theta)), 0) # 该直线与最后一行的焦点 pt2 = (int((rho - result.shape[0] * np.sin(theta)) / np.cos(theta)), result.shape[0]) # 绘制一条白线 cv2.line(result, pt1, pt2,255, 1) # print('theat >180 theta<90') else: # 水平直线 # 该直线与第一列的交点 pt1 = (0, int(rho / np.sin(theta))) # 该直线与最后一列的交点 pt2 = (result.shape[1], int((rho - result.shape[1] * np.cos(theta)) / np.sin(theta))) # 绘制一条直线 cv2.line(result, pt1, pt2, 255, 1) cv2.imshow('result', result) cv2.imshow('rectangle', image) if cv2.waitKey(1) & 0XFF == ord('q'): break
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月19日
2024年11月19日
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