使用opencv+python识别七段数码显示器的数字识别

# 导入必要的包
from imutils.perspective import four_point_transform
from imutils import contours
import imutils
import cv2# 定义Python字典，代表0~9数字的七段数组
DIGITS_LOOKUP = {(1, 1, 1, 0, 1, 1, 1): 0,(0, 0, 1, 0, 0, 1, 0): 1,(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1): 2,(1, 0, 1, 1, 0, 1, 1): 3,(0, 1, 1, 1, 0, 1, 0): 4,(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1): 5,(1, 1, 0, 1, 1, 1, 1): 6,(1, 0, 1, 0, 0, 1, 0): 7,(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1): 8,(1, 1, 1, 1, 0, 1, 1): 9
}# 加载图像
image = cv2.imread("images\\clock.jpg")# 1. LCD边缘可见
# 预处理步骤：保持宽高比的缩放，转换灰度，高斯模糊以减少高频噪音，Canny边缘检测器计算边缘图
image = imutils.resize(image, height=500)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 50, 200, 255)# 2. 提取LCD本身
# 在边缘图中寻找轮廓，并按面积大小倒序排列
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
displayCnt = None# 遍历轮廓
for c in cnts:# 应用轮廓近似peri = cv2.arcLength(c, True)approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)# 如果边缘有4个顶点（vertices），则找到了恒温器并展示if len(approx) == 4:displayCnt = approxbreak# 获得四个顶点后，可以通过四点透视变换提取LCD
# 提取恒温器，应用透视变换获得从上至下鸟瞰LCD图
warped = four_point_transform(gray, displayCnt.reshape(4, 2))
output = four_point_transform(image, displayCnt.reshape(4, 2))# 3. 从LCD提取数字
# 阈值化透视变换后的图以在较亮的背景（即LCD显示屏的背景）上显示出较暗的区域（即数字）；
# 应用一系列形态学运算来清理阈值图像
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (1, 5))
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 应用轮廓过滤，寻找实际的数字
# 在阈值图像上寻找轮廓，并初始化数字轮廓lists
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
digitCnts = []# 遍历数字候选区域
for c in cnts:# 计算轮廓的边界框(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)# 确定适当的宽度和高度约束需要几轮反复试验。建议循环遍历每个轮廓，分别绘制它们，并检查其尺寸。执行此过程可确保找到数字轮廓属性的共同点。# 如果轮廓足够大，则它是一个数字if w >= 15 and (h >= 30 and h <= 40):digitCnts.append(c)# 4. 实际识别每个数字
# 从左到右排序轮廓，并初始化实际的数字列表
digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,method="left-to-right")[0]
digits = []# 遍历每一个数字
for c in digitCnts:# 提取数字ROI区域(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)roi = thresh[y:y + h, x:x + w]# 计算每一个七段部分的宽度、高度(roiH, roiW) = roi.shape(dW, dH) = (int(roiW * 0.25), int(roiH * 0.15))dHC = int(roiH * 0.05)# 定义七段的集合# 根据ROI尺寸计算出每个段的近似宽度和高度。segments = [((0, 0), (w, dH)),  # top((0, 0), (dW, h // 2)),  # top-left((w - dW, 0), (w, h // 2)),  # top-right((0, (h // 2) - dHC), (w, (h // 2) + dHC)),  # center((0, h // 2), (dW, h)),  # bottom-left((w - dW, h // 2), (w, h)),  # bottom-right((0, h - dH), (w, h))  # bottom]on = [0] * len(segments)# 遍历分段部分for (i, ((xA, yA), (xB, yB))) in enumerate(segments):# 提取分段ROI，计算segment的面积，并计算每个线段的非零像素总值segROI = roi[yA:yB, xA:xB]total = cv2.countNonZero(segROI)area = (xB - xA) * (yB - yA)# 如果非0像素的总数大于面积的50%，则认为分段是打开的if total / float(area) > 0.5:on[i] = 1# 查找digit并显示在图像上digit = DIGITS_LOOKUP[tuple(on)]digits.append(digit)cv2.rectangle(output, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)cv2.putText(output, str(digit), (x - 10, y - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 255, 0), 2)# 显示数字
print(u"{}{}.{} \u00b0C".format(*digits))
cv2.imshow("Input", image)
cv2.imshow("Output", output)
cv2.waitKey(0)

本文译自：Recognizing digits with OpenCV and Python - PyImageSearch

使用opencv+python识别七段数码显示器的数字识别相关推荐

数字图像处理使用opencv+python识别七段数码显示器的数字
一.什么是七段数码显示器七段LCD数码显示器有很多叫法:段码液晶屏.段式液晶屏.黑白笔段屏.段码LCD液晶屏.段式显示器.TN液晶屏.段码液晶显示器.段码屏幕.笔段式液晶屏.段码液晶显示屏.段式LC ...
python：七段数码管绘制数字详解
python:七段数码管绘制数字详解七段数码管由七段数码管拼接而成,每段有亮或不亮两种情况.这里,先给出程序的全部代码,如下所示. 定义了drawDigit()函数,该函数根据输入的数字绘制七段数码 ...
如何利用cnocr 识别七段数码？
在博文两款开源的中文OCR工具介绍了两款OCR工具.对于其中的**CNOCR ** 进行了测试.可以作为今后研究的工具. 01安装cnocr 可以使用pip进行安装 pip install cnoc ...
python七段数码管设计图案-Python绘制七段数码管实例代码
七段数码管(seven-segmentindicator)由7段数码管拼接而成,每段有亮或不亮两种情况,改进型的七段数码管还包括一个小数点位置绘制模式: input:输入当前日期的数字形式 proc ...
python七段数码管设计图案-python实现七段数码管和倒计时效果
8是典型的七段数码管的例子,因为刚好七段都有经过,这里我写的代码是从1开始右转. 这是看Mooc视频写的一个关于用七段数码管显示当前时间 # -*-coding:utf-8 -*- import tu ...
OpenCV基于LeNet-5和连接组件分析的数字识别的实例(附完整代码)
OpenCV基于LeNet-5和连接组件分析的数字识别的实例 OpenCV基于LeNet-5和连接组件分析的数字识别的实例 OpenCV基于LeNet-5和连接组件分析的数字识别的实例 #includ ...
Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统
手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法,并编程实现GUI界面,构建手写数字识别系统.这是本人的本科毕业论文课题,当然,这个也是机器学习的基本问题 ...
Python TensorFlow框架实现手写数字识别系统
手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法,并编程实现GUI界面,构建手写数字识别系统.这是本人的本科毕业论文课题,当然,这个也是机器学习的基本问题 ...
仿真软件proteus构建七段数码管显示数字0-9实验
七段数码管显示原理研究在前一篇博客中已经阐述过,就是利用7个数码管构建一个"8"字形,然后利用数字的形状特点,依次点亮某一些段,就可以显示数字了. 七段数码管显示数字还是二极管发光 ...

使用opencv+python识别七段数码显示器的数字识别

使用opencv+python识别七段数码显示器的数字识别相关推荐

最新文章

热门文章