数字式仪表识别python+树莓派3B，识别结果传回上位机

一、系统介绍

这是我本科毕设的项目，想法来源于很火很成熟的车牌识别，数字式仪表识别与之类似，而且省去了识别汉字和字母的部分，使得系统识别准确性更高。但在定位时，由于不能利用颜色信息，定位的实现要稍作改变。
GitHub：
传送门

硬件选型

综合考虑系统需求，选用树莓派3B型作为控制器

树莓派性能强大、运行稳定、外形小巧，有丰富的接口引脚，自带Wi-Fi、摄像等模块。

摄像头选用树莓派官方摄像头，像素500万。

系统整体结构

实物

二、算法设计

本系统使用python语言编程，利用opencv开源代码库，代码简单，调参容易

图像预处理

读入原图像：

img=cv2.imread('1.jpg')

高斯滤波：

 blur = 3
 img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0)

灰度化：

 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Otsu阈值化：

ret, img_thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

倾斜校正

在仪表图像的实际拍摄过程中，由于人手持的不稳定，采集到的图像很容易发生倾斜，若倾斜角度过大，会严重影响字符定位分割的效果，进而会对后续的识别产生不利影响，所以在倾斜严重时需要对图像进行旋转校正。本文使用Hough直线检测来矫正，由于Hough变换运算量过大，所以应先进行Canny边缘检测
Canny提取边缘：

edges = cv2.Canny(img_thresh,50,150,apertureSize = 7)

Hough检测+旋转变换：

def hough_change(edges):

    #霍夫变换
    lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,0)
    for rho,theta in lines[0]:
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 1000*(-b))
        y1 = int(y0 + 1000*(a))
        x2 = int(x0 - 1000*(-b))
        y2 = int(y0 - 1000*(a))
        
    if x1 == x2 or y1 == y2:
        rotate_img=img
    else:
        t = float(y2-y1)/(x2-x1)
        rotate_angle = math.degrees(math.atan(t))
        if rotate_angle > 45:
            rotate_angle = -90 + rotate_angle
        elif rotate_angle < -45:
            rotate_angle = 90 + rotate_angle
        rotate_img = ndimage.rotate(img, rotate_angle)
    return rotate_img  

字符定位分割

对校正后的图进行闭开运算：

Matrix = np.ones((5, 3), np.uint8)
#闭开
img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_thresh2, cv2.MORPH_CLOSE, Matrix)         
Matrix = np.ones((5, 20), np.uint8)    
img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, Matrix)

然后再利用轮廓检测，检测矩形，再根据矩形的面积和长宽比初步确定表盘的位置。要注意的是，在此过程中，小数部分会被去除，暂时还没有想到较好的检测小数部分的方法。
粗分割后再利用投影法进行细分割并归一化：

SVM数字识别

本设计选用SVM（Support Vector Machine支持向量机）进行数字识别
SVM是一种分类器，其原理就是找到一个集合超平面将数据分离开，并使两类数据几何间隔最大。

对于线性不可分的数据集，则先进行非线性变换投射到高维空间再分割，这一过程由核函数完成。

整体识别过程：

识别结果：

三、识别效果

使用python自带的tkinter可视化结构来实现用户界面的搭建和显示，由于时间关系以及设计需求，远程中心界面未进行设计。

用户界面和远程中心使用Socket进行通信：

完整代码：
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