基于深度学习的仪表盘识别

代码：https://github.com/HibikiJie/ReadMeter

权重文件：链接: https://pan.baidu.com/s/1wTPo1wJXrNyEFSu8RrD8Xw 密码: t0p4
将其放置于weight文件夹下，运行test.py，即可测试data\images\val下的图像文件

讲解

使用语义分割模型，在不同通道上分割出表盘和指针
环形的表盘展开为矩形图像
二维图像转换为一维数组
对刻度数组用均值滤波
定位指针相对刻度的位置
输出相对位置

语义分割模型采用的是U2Net

1、分割

使用U2NET分割得到指针和表盘的图像

2、表盘展开

通过以图像中心为原点，以一定宽度进行扫描，将仪表盘的刻度和指针展开为矩形的图像。

3、二维图像转换为一维数组

两张图像通过竖向叠加，转变为一维数组，绘制为折线图，如下图所示。

代码示例如下

def convert_1d_data(self, line_image):"""将图片转换为1维数组:param line_image: 展开的图片:return: 一维数组"""data_1d = numpy.zeros((self.line_width), dtype=numpy.int16)for col in range(self.line_width):for row in range(self.line_height):if line_image[row, col] == 1:data_1d[col] += 1return data_1d

通过定位每一个尖峰的点，即可得刻度盘的个度数量，以及刻度的位置。

并可定位到指针在刻度盘中的相对位置，即可得到该表盘的百分比数值。

输出为：

{'scale_num': 32, 'num_sacle': 12.643678012947584, 'ratio': 0.39573756459893383}

其中指针的相对位置为 0.39573756459893383

而满刻度值为1.6，即可得度数为0.633

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讲解

1、分割

2、表盘展开

3、二维图像转换为一维数组

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