7月 25, 2019

OpenCV儀表資料識別

from https://www.itread01.com/content/1549402408.html

OpenCV儀表資料識別（一）：整體思想

其他 · 發表 2019-02-06

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一、目標：利用OpenCV完成對儀表上八段數碼管資料的識別。

二、整體思想：

1. 影象預處理

2. 數字識別

3. 將數字按照正確的精度儲存並顯示到螢幕

程式流程圖如下：


接下來將分開介紹各部分的實現方法。

參考文獻：

尹傳歷，基於視訊影象的數字儀表讀數自動識別

王淑憬，基於OPENCV的數字萬用表數字識別方法





from https://blog.csdn.net/ZhtSunday/article/details/52093165



OpenCV仪表数据识别（三）：数据按行分割

如果图片中有多行数据，在将每个数字识别分割出来之前我们应该对图片进行分行操作。以免分割出的数字发生混乱。

1.实现方法
采用投影法，将每一行的数字横向投影。 
就像这样 


但是在实际的操作中我发现其实并没有必要将投影图建立出来，只要有了每一行的白色像素数就够了。

2.代码
本段代码的输入图像是用上一篇文章的方法生成的二值图BinaryImage。这里要注意的是，如果将二值图储存再读取之后，建议重新二值化，否则很多像素将不再是标准的0或者255。
/********************行分割子程序*********************/
//函数名称：int CutRow（IplImage *BinaryImage）
//功能：行分割
//入口参数：二值化图像BianryImage
//出口参数：行数Row
//生成：行图像Row1.2.3...
/***************************************************/
int CutRow(IplImage *BinaryImage)
{
    CvSize pSize;
    pSize.width=BinaryImage->width;
    pSize.height=BinaryImage->height;
    int *rowwidth=new int[pSize.height];                    
    //建立数组rowwidth用来存储每行白色像素数
    memset(rowwidth,0,pSize.height*sizeof(int));
    double val;
    for(int i=0;i<pSize.height;i++)
    {
        for(int j=0;j<pSize.width;j++)
        {
            val=cvGetReal2D(BinaryImage,i,j);
    //统计白色的像素
                rowwidth[i]=rowwidth[i]+1;
        }
    }
    //查找分行位置
    int *DivLoc=new int[10];
    memset(DivLoc,0,10*sizeof(int));
    int RowNum=0;
    for(int i=1;i<pSize.height;i++)
    {
        if(rowwidth[i-1]>=10 && rowwidth[i]<10)
        {
            DivLoc[RowNum]=i;
            RowNum++;
        }
    }

    //按行分割图像
    RowNum=0;
    while(DivLoc[RowNum])
    {   
        char *LinePath=(char *)malloc(30*sizeof(char));
        if(LinePath==NULL)
        {
            printf("行图片路径内存分配失败");
            exit(1);
        }

        //确定矩形（留5像素边）
        if(RowNum==0)
            RectLine=cvRect(0,0,pSize.width,DivLoc[RowNum]+5);
        else
            RectLine=cvRect(0,DivLoc[RowNum-1]+5,pSize.width,DivLoc[RowNum]-DivLoc[RowNum-1]);  
        IplImage *RowImage=cvCreateImage(cvSize(RectLine.width,RectLine.height),IPL_DEPTH_8U,1);
        cvSet(RowImage,cvScalar(0),0);
        cvSetImageROI(BinaryImage,RectLine);
        cvCopy(BinaryImage,RowImage);
        cvResetImageROI(BinaryImage);
        //保存分行图像
        sprintf(LinePath,"C:\\picture\\biao2\\Row%d.jpg",RowNum+1);
        cvSaveImage(LinePath,RowImage);
        cvReleaseImage(&RowImage);
        free(LinePath);
        LinePath=NULL;
        RowNum++;
    }
    delete DivLoc;
    delete rowwidth;
    return RowNum;
}1
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3.解析首先建立rowwidth数组用来存储每行白色的像素数。
    CvSize pSize;
    pSize.width=BinaryImage->width;
    pSize.height=BinaryImage->height;
    int *rowwidth=new int[pSize.height];                
    //建立数组rowwidth用来存储每行白色像素数
    memset(rowwidth,0,pSize.height*sizeof(int));
    double val;
    for(int i=0;i<pSize.height;i++)
    {
        for(int j=0;j<pSize.width;j++)
        {
            val=cvGetReal2D(BinaryImage,i,j);
            if (val==255.0)                                 
            //统计白色的像素
                rowwidth[i]=rowwidth[i]+1;
        }
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用DivLoc数组储存分行的位置，如果前一行白色像素数>=10而后一行>10，则判定为分行位置。
    //查找分行位置
    int *DivLoc=new int[10];
    memset(DivLoc,0,10*sizeof(int));
    int RowNum=0;
    for(int i=1;i<pSize.height;i++)
    {
        if(rowwidth[i-1]>=10 && rowwidth[i]<10)
        {
            DivLoc[RowNum]=i;
            RowNum++;
        }
    }1
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将图像按行分割。每次循环确定一个仅包含该行的感兴趣区域，将该区域拷贝到新的图像，并且以Row1.jpg Row2.jpg为名称存储在指定位置。用LinePath给每次分割出的行图像分配存储路径。注意在每次循环中均建立一个新的RowImage、LinePath也要在每个循环中释放RowImage和LinePath。
    RowNum=0;
    while(DivLoc[RowNum])
    {   
        //LinePath是行图像的存储路径，每次循环发生改变
        char *LinePath=(char *)malloc(30*sizeof(char));
        if(LinePath==NULL)
        {
            printf("行图片路径内存分配失败");
            exit(1);
        }
        CvRect RectLine;

        //确定感兴趣区域的范围
        if(RowNum==0)       
            RectLine=cvRect(0,0,pSize.width,DivLoc[RowNum]+5);
        else
            RectLine=cvRect(0,DivLoc[RowNum-1]+5,pSize.width,DivLoc[RowNum]-DivLoc[RowNum-1]);  
        IplImage *RowImage=cvCreateImage(cvSize(RectLine.width,RectLine.height),IPL_DEPTH_8U,1);
        cvSet(RowImage,cvScalar(0),0);
        cvSetImageROI(BinaryImage,RectLine);
        cvCopy(BinaryImage,RowImage);
        cvResetImageROI(BinaryImage);
        //保存分行图像
        sprintf(LinePath,"C:\\picture\\biao2\\Row%d.jpg",RowNum+1);
        cvSaveImage(LinePath,RowImage);
        cvReleaseImage(&RowImage);
        free(LinePath);
        LinePath=NULL;
        RowNum++;
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最后记得释放内存！返回行数待用。
    delete DivLoc;
    delete rowwidth;
    return RowNum;1
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from https://www.itread01.com/content/1547840015.html

基於OpenCV的數碼管數字識別
其他 · 發表 2019-01-19


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利用OpenCV可實現工業儀表裝置的讀數識別。儀表一般可分為兩：數字式儀表和指標式儀表，本博文主要介紹一下數字式儀表識別的關鍵技術。下圖是用軟體模擬的數碼管圖片，本文識別的也就是圖中的數字。

一、影象定位

在實際的應用場景中，拍攝到的儀表區域很有可能會包含多餘的背景部分，一個比較簡單的解決方法是在拍攝時先行設定一個邊界區域，提醒拍攝者將待識別的內容限制在區域中。後期識別時直接提取邊界區域內的資訊進行識別。

二、影象預處理

影象預處理的內容包括灰度化、二值化、腐蝕（或膨脹）、輪廓提取以及數字分割等。

1.灰度化

灰度化的目的是將圖片從RGB的格式轉為單通道，畫素值為~255範圍內的灰度圖。
#define picture   "test4.png"  // filepath 
...
Mat image_org = imread(picture, IMREAD_COLOR);
imshow("image_org", image_org);  // read RGB image
Mat image_gry = imread(picture, IMREAD_GRAYSCALE);
if (image_gry.empty()) // read RGB image
    return -1；
imshow("image_gry", image_gry);
如下圖所示：


2.二值化

二值化操作將灰度圖變為畫素值為0或者255的二值化影象，閾值可以根據圖片的實際需求設定，要求是能將背景和數字分開。
Mat image_bin;
threshold(image_gry, image_bin, 50, 255, THRESH_BINARY); // convert to binary image
imshow("image_bin", image_bin);
二值化效果如下，threshold()函式中第二個形參選取的是THRESH_BINARY，因此影象變成黑底白字的效果。注意：此時圖片背景文字的顏色直接影響後期的處理。

此形參的取值詳見： cv::ThresholdTypes


3.腐蝕/膨脹

數字式儀表大部分採用八段式數碼管，因此數字是不連續的。因此，在數字分割提取之前需要採取一定的操作使得數字的筆畫連線起來，以防止數字被割裂而無法識別。腐蝕膨脹操作就可以解決這個問題。需要注意的是，腐蝕膨脹是對於白色部分而言的，膨脹就是影象中的高亮部分進行膨脹，“領域擴張”，效果圖擁有比原圖更大的高亮區域。腐蝕就是原圖中的高亮部分被腐蝕，“領域被蠶食”，效果圖擁有比原圖更小的高亮區域。

現在的字型是白色的，如果想要讓字型連續，就需要進行膨脹。 但也不能過度膨脹，否則會使得相鄰數字連線起來，無法分割。
Mat image_dil;
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 20)); // 膨脹
dilate(image_bin, image_dil, element);
imshow("image_dil", image_dil);
膨脹的效果如下：


4.輪廓提取

每個數字連通後，即可進行輪廓提取，找個每個數字的輪廓位置資訊。輪廓資訊都儲存在contours_out中。然後根據輪廓擬合成矩形輪廓。但是注意位置資訊儲存的順序不是按照實際的座標位置儲存的，需要重新排序。本文是根據輪廓所在列資訊(x)進行重排。
vector<vector<Point> > contours_out;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(image_dil, contours_out, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);  
// re-arrange location according to the real position in the original image 
const size_t size = contours_out.size();
vector<Rect> num_location;
for (int i = 0; i < contours_out.size(); i++)
{    
    num_location.push_back(boundingRect(Mat(contours_out[i])) );// 轉換為矩形輪廓
}
sort(num_location.begin(), num_location.end(), cmp); // 重排輪廓資訊

bool cmp(const Rect& a, const Rect& b)
{
    if (a.x < b.x)
        return true;
    else
        return false;
}
查詢到的輪廓如下圖所示：



在實際的應用場景中，影象不可避免地存在一些噪聲部分，此時噪聲部分也可能被提取出來，因此在得到所有輪廓後還需進行濾波處理，除去噪聲輪廓。上圖中包括噪聲影象為數字3、4以及7、8之間的白色部分，需要濾除。

5.數字分割

根據提取的矩形輪廓資訊，可分割出單獨的數字進行識別。
for (int i = 0; i < contours_out.size(); i++)
{
    if (!IsAllWhite(image_dil(num_location.at(i)))) // 是否為數字
    {
        tube.push_back(image_dil(num_location.at(i)));
        imshow(string(_itoa(tube_num, rectnum, 10)), tube.at(tube_num));
        tube_num++;
    }
}
分割出的數字效果如下：


三、數字識別

1.穿線法

數字式儀表的數字都是八段數碼管式數字，都是橫平豎直的筆畫，沒有弧度，可以考慮用割線進行識別，原理圖如下。將數字區域（數字1除外）分割成六個部分，掃描個部分的畫素點，判斷該區域內是否存在筆畫（a,b,c,d,e,f,g），最後根據二進位制的規則可推斷出數字的值。除數字1外，剩餘數字分割後圖像長寬比都接近，唯獨數字1影象的長寬比相對要大一些，可設定合理的閾值來確定數字1的影象。

int TubeIdentification(Mat inputmat) // 穿線法判斷數碼管a、b、c、d、e、f、g、
{
    int tube = 0;
    int tubo_roi[7][4] =
    {
        { inputmat.rows * 0 / 3, inputmat.rows * 1 / 3, inputmat.cols * 1 / 2, inputmat.cols * 1 / 2 }, // a
        { inputmat.rows * 1 / 3, inputmat.rows * 1 / 3, inputmat.cols * 2 / 3, inputmat.cols - 1     }, // b
        { inputmat.rows * 2 / 3, inputmat.rows * 2 / 3, inputmat.cols * 2 / 3, inputmat.cols - 1     }, // c
        { inputmat.rows * 2 / 3, inputmat.rows - 1    , inputmat.cols * 1 / 2, inputmat.cols * 1 / 2 }, // d
        { inputmat.rows * 2 / 3, inputmat.rows * 2 / 3, inputmat.cols * 0 / 3, inputmat.cols * 1 / 3 }, // e
        { inputmat.rows * 1 / 3, inputmat.rows * 1 / 3, inputmat.cols * 0 / 3, inputmat.cols * 1 / 3 }, // f
        { inputmat.rows * 1 / 3, inputmat.rows * 2 / 3, inputmat.cols * 1 / 2, inputmat.cols * 1 / 2 }, // g
    };

    if (inputmat.rows / inputmat.cols > 2)   // 1 is special, which is much narrower than others
    {
        tube = 6;
    }
    else
    {
        for (int i = 0; i < 7; i++)
        {

            if (Iswhite(inputmat, tubo_roi[i][0] , tubo_roi[i][1], tubo_roi[i][2], tubo_roi[i][3]))
                tube = tube + (int)pow(2, i);
        }
    }

    switch (tube)
    {
        case  63: return 0;  break;
        case   6: return 1;  break;
        case  91: return 2;  break;
        case  79: return 3;  break;
        case 102: return 4;  break;
        case 109: return 5;  break;
        case 125: return 6;  break;
        case   7: return 7;  break;
        case 127: return 8;  break;
        case 111: return 9;  break;

        default: return -1;
    }
}
2.KNN演算法

使用K近鄰法對數字影象進行分類，若採用此方法，首先需要收集數碼管數字的資料集。需要注意的時，建立KNN模型時，對於資料集進行了一些操作，因此需要對待分類的影象進行相同的操作，否則識別的準確率不高。特別要注意資料集和待識別影象中背景和字型的顏色是否一致。
char trainfile[100];
Mat traindata, trainlabel, tmp;
for (int i = 0; i < TRAINDATANUM; i++)
{
    sprintf(trainfile, "%s\\%d.jpg", TRAINPATH, i); // TRAINPATH可能需要根據實際修改
    tmp = imread(trainfile, IMREAD_GRAYSCALE);   // 讀取資料集影象資訊
    threshold(tmp, tmp, 50, 255, THRESH_BINARY);
    resize(tmp, tmp, Size(NORMWIDTH, NORMHEIGHT));
    traindata.push_back(tmp.reshape(0, 1));
    trainlabel.push_back(i);  // 附件標籤資訊
}
traindata.convertTo(traindata, CV_32F);

int K = 1;
Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(traindata, ROW_SAMPLE, trainlabel);
Ptr<KNearest> knn = KNearest::create();
knn->setDefaultK(K);
knn->setIsClassifier(true);
knn->train(tData);
for (int i = 0; i < tube_num; i++)
{
    resize(tube.at(i), tube.at(i), Size(NORMWIDTH, NORMHEIGHT));
    tube.at(i) = tube.at(i).reshape(0, 1);
    tube.at(i).convertTo(tube.at(i), CV_32F);
    int r = knn->predict(tube.at(i));   //對所有行進行預測
    cout << r << endl;
}

from https://www.itread01.com/content/1546437455.html

下載和配置Opencv在網上和書上有很多的講解，這裡不再贅述。
此處附上Opencv的下載連結。

想要對圖片中的數字資訊進行識別首先要對圖片進行預處理，排除干擾的因素，只留下有價值的資訊。
這裡需要兩張圖，一張為有資料的圖片，一張為儀表關閉時沒有資料的圖片。

1.原理

儀表數字和背景的區別就是資料會在短時間內會發生變化，這樣在差分二值圖中未變化的背景區域就會被濾除。

2.函式說明

1.cvAbsDiff(const CvArr* scr1, const CvArr* scr2, CvArr *dst)
功能：求兩個圖片（兩幀）的差值
引數1：源圖片1，單通道灰度圖
引數2：源圖片2，單通道灰度圖
引數3：目標影象，得到的差值圖存在*dst中

2.cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR )
功能：載入圖片
引數1：源圖片地址
引數2：載入圖片的屬性
常用：
CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED 影象保持原有屬性
CV_LOAD_IMAGE_COLOR 載入影象為三通道

3.cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels)
功能：建立圖片
引數1：圖片寬、高
引數2：圖片深度
IPL_DEPTH_8U - 無符號8位整型
IPL_DEPTH_8S - 有符號8位整型
IPL_DEPTH_16U - 無符號16位整型
IPL_DEPTH_16S - 有符號16位整型
IPL_DEPTH_32S - 有符號32位整型
IPL_DEPTH_32F - 單精度浮點數
IPL_DEPTH_64F - 雙精度浮點數
引數3：一個元素的通道數（1、2、3）

4.cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code )
功能：顏色轉換
引數1：源圖片
引數2：目標圖片
引數3：轉換模式
CV_BGR2GRAY 轉換為灰度圖（des是單通道圖片）

5.cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type )
功能：圖片二值化（只有黑色和白色）
引數1：src 源圖片，單通道灰度圖
引數2：dst 目標圖片，單通道灰度圖
引數3：threshold 閾值
引數4：max_value 使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。
引數5：threshold_type 閾值型別
CV_THRESH_BINARY =0 大於閾值的畫素設為最大值，小於閾值的設為最小值
CV_THRESH_BINARY_INV =1 大於閾值的畫素設為最小值，小於閾值的畫素設為最大值
CV_THRESH_TRUNC =2 大於閾值的畫素設為閾值，小於閾值的畫素保持原色
CV_THRESH_TOZERO =3 大於閾值的畫素保持原值，小於閾值的畫素設為0
CV_THRESH_TOZERO_INV=4 大於閾值的畫素設為0，小於閾值的畫素保持原值

3.程式碼

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

//建立指標
//源影象：
IplImage *SrcImage1=NULL, *SrcImage2=NULL;
//二值圖：
IplImage *BinaryImage=NULL;
//灰度圖：
IplImage *GrayImage1=NULL, *GrayImage2=NULL, *GrayImage3=NULL;
//源圖片載入地址
const char *SrcImageName1="C:\\picture\\biao1.jpg";
const char *SrcImageName2="C:\\picture\\biao2.jpg";
//圖片儲存地址
const char *SaveBinaryPath="C:\\picture\\binary1.jpg";
//影象視窗名稱
const char *BinaryWindowName="二值圖";

int main()
{
    //讀取原圖
    SrcImage1=cvLoadImage(SrcImageName1,CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    SrcImage2=cvLoadImage(SrcImageName2,CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

    //建立灰度圖
    GrayImage1=cvCreateImage(cvGetSize(SrcImage1),IPL_DEPTH_8U,1);
    GrayImage2=cvCreateImage(cvGetSize(SrcImage2),IPL_DEPTH_8U,1);
    GrayImage3=cvCreateImage(cvGetSize(SrcImage1),IPL_DEPTH_8U,1);
    //變成灰度圖
    cvCvtColor(SrcImage1,GrayImage1,CV_BGR2GRAY);
    cvCvtColor(SrcImage2,GrayImage2,CV_BGR2GRAY);

    //檢測差值
    cvAbsDiff(GrayImage1,GrayImage2,GrayImage3);

    //建立二值圖
    BinaryImage=cvCreateImage(cvGetSize(GrayImage3),IPL_DEPTH_8U,1);
    //影象二值化
    cvThreshold(GrayImage3,BinaryImage,35,255,CV_THRESH_BINARY);
    //建立視窗
    cvNamedWindow(BinaryWindowName,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    //顯示
    cvShowImage(BinaryWindowName,BinaryImage);
    //儲存
    cvSaveImage(SaveBinaryPath,BinaryImage);
    //等待按鍵事件
    cvWaitKey();
    //釋放
    cvDestroyWindow(BinaryWindowName);
    cvReleaseImage(&SrcImage1);
    cvReleaseImage(&SrcImage2);
    cvReleaseImage(&BinaryImage);
    cvReleaseImage(&GrayImage1);
    cvReleaseImage(&GrayImage2);
    cvReleaseImage(&GrayImage3);
    return 0;
    }

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OpenCV儀表資料識別

OpenCV儀表資料識別（一）：整體思想

OpenCV仪表数据识别（三）：数据按行分割

1.实现方法

2.代码

3.解析

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OpenCV儀表資料識別

OpenCV儀表資料識別（一）：整體思想

OpenCV仪表数据识别（三）：数据按行分割

1.实现方法

2.代码

3.解析

基於OpenCV的數碼管數字識別

1.原理

2.函式說明

3.程式碼

4.處理結果

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