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基于卷积神经网络的指针式仪表倾斜校正方法

本文将介绍一种基于卷积神经网络的圆形指针式仪表倾斜校正方法，同时实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正。
参考文献：基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法

一、介绍

常用的图像校正方法有基于SIFT、SURF特征的传统模板匹配方法，然而这类方法依赖特征提取的准确性，误差较大，校正效果较差。本文提出一种基于卷积神经网络的指针仪表图像倾斜校正方法，该方法使用YOLOv3提取以表盘刻度数字为中心的关键点，根据关键点拟合椭圆，然后根据椭圆参数信息和关键点坐标信息同时实现倾斜仪表图像的倾斜校正和旋转校正。

二、仪表关键点提取

三、椭圆拟合

四、倾斜校正

五、旋转校正

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