python+opencv电表读数自动识别，电表电量自动读取

python+opencv电表读数自动识别，电表电量自动读取，直接运行image_re.py，输入需要读数的电表图片即可，程序包中以提供测试图片（1.jpg-4.jpg）。opencv采用3.4.15.55版本，支持多个电表同时读数。
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image_re.py

# from aip import AipOcr
import cv2
import numpy as np
from num_recon import templatingdef img_devide():kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)global numglobal boxesnum = 0boxes = []for i in range(1):path = input('Please input the filename:')print(path)# 缩放图像img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)res = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)cv2.imwrite('res.png', res)equ = cv2.equalizeHist(res)cv2.imwrite('equ.png', equ)_, thres = cv2.threshold(equ, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)cv2.imwrite('thres.png', thres)height, weight = thres.shaperoi = thres[0:int(height*0.5), :]cv2.imwrite('roi.png', roi)opening = cv2.morphologyEx(roi, cv2.MORPH_OPEN, kernel)closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)img_postion, contours, _ = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)contours.sort(key=len, reverse=True)for i in range(len(contours)):max_contours = contours[i]epsilon = 0.015 * cv2.arcLength(max_contours, True)approx = cv2.approxPolyDP(max_contours, epsilon, True)brims = len(approx)perimeter = cv2.arcLength(max_contours, True)area = cv2.contourArea(max_contours)# 挑选边框 选择目标区域if (brims >= 4 and (area/perimeter) > 50):# print(brims, area/perimeter)rect = cv2.minAreaRect(max_contours)box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))boxes.append(box)cv2.drawContours(opening, [box], -1, (128, 132, 125), 5)cv2.imwrite('opening1.png', opening)num = num + 1if num == 2:num = 0break# 保存识别的区域for i in range(2):Xs = [i[0] for i in boxes[i]]Ys = [i[1] for i in boxes[i]]x1 = min(Xs)x2 = max(Xs)y1 = min(Ys)y2 = max(Ys)# print(x1, x2, y1, y2)roi_ = res[y1:y2, x1:x2]cv2.imwrite('roi' + str(i) + '.png', roi_)# 遍历数字图像，读出内容for i in ['roi0.png', 'roi1.png']:img_0 = cv2.imread(i, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)roi_h, roi_w = img_0.shapeimg_0 = img_0[int(roi_h*0.4):int(roi_h*0.8),int(roi_w*0.1):int(roi_w*0.93)]cv2.imwrite('num_roi.png', img_0)blurred = cv2.GaussianBlur(img_0, (1, 1), 0)_, roi_thres = cv2.threshold(blurred, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imwrite('roi_thres.png', roi_thres)kernel_1 = np.ones((3, 3), np.uint8)kernel_2 = np.ones((1, 1), np.uint8)roi_close = cv2.morphologyEx(cv2.GaussianBlur(roi_thres.copy(), (1, 1), 0), cv2.MORPH_CLOSE, kernel_2, iterations=1)cv2.imwrite('roi_close.png', roi_close)kernel_3 = np.ones((2, 2), np.uint8)roi_erosion = cv2.erode(roi_close, kernel_3, iterations=1)cv2.imwrite('roi_erosion.png', roi_erosion)# 数字识别templating('roi_erosion.png')if __name__ == '__main__':img_devide()

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