基于OpenCV的圖像預(yù)處理在儀表定位中的應(yīng)用.pdf

1、測(cè)量?jī)x表是工業(yè)測(cè)量以及控制領(lǐng)域中的常用工具，主要用來(lái)測(cè)量各種電量或者非電量的信號(hào)，常見(jiàn)的儀表可以分為數(shù)字儀表和指針儀表。在之前的各種工業(yè)測(cè)量中，主要依靠人工抄表等方式讀取記錄儀表數(shù)據(jù)，伴隨著自動(dòng)化的日益普及和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，儀表的自動(dòng)識(shí)別在工業(yè)領(lǐng)域中就變得越來(lái)越重要，對(duì)儀表的自動(dòng)讀數(shù)技術(shù)的需求也越來(lái)越迫切。在儀表自動(dòng)識(shí)別過(guò)程中，因?yàn)橐R(shí)別的區(qū)域就是儀表的表盤(pán)，而采集到的圖像往往是整個(gè)儀表，并且可能包含復(fù)雜的背景或噪聲，這些無(wú)用的信息

2、都會(huì)對(duì)圖像處理造成干擾，所以如何排除這些無(wú)用信息、正確獲取的感興趣區(qū)域成為后續(xù)識(shí)別的關(guān)鍵。所以在儀表識(shí)別之前，能否準(zhǔn)確獲取儀表面盤(pán)位置，將直接影響到后續(xù)儀表數(shù)據(jù)的正確識(shí)別，因此儀表的定位技術(shù)成為儀表識(shí)別的基礎(chǔ)。程序中使用的主要是OpenCV的庫(kù)函數(shù)，OpenCV作為一款開(kāi)源的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，具有輕量且高效的特點(diǎn)，它由一些列C函數(shù)和C++類(lèi)構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)的通用算法，本文使用OpenCV的這些庫(kù)函數(shù)設(shè)計(jì)了一種實(shí)用的矩

3、形儀表定位方法。
　　目前自動(dòng)定位技術(shù)主要包括基于紋理特征、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，在儀表智能監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)中，鑒于所使用儀表具有明顯矩形輪廓的幾何特征，本文設(shè)計(jì)了一種基于矩形輪廓匹配思想的定位技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)矩形儀表的定位技術(shù)。該方法具有原理簡(jiǎn)單易懂，實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較容易，并且計(jì)算量小、耗費(fèi)資源少且對(duì)矩形儀表的定位準(zhǔn)確性高的等優(yōu)點(diǎn)。該方法主要是通過(guò)對(duì)獲取到的儀表圖像進(jìn)行預(yù)處理，并獲取圖像的輪廓，再對(duì)輪廓進(jìn)行四邊形估計(jì)和矩形匹

4、配以及長(zhǎng)寬比匹配，排除不合要求的輪廓從而獲取到最后的儀表表盤(pán)輪廓，有效的實(shí)現(xiàn)了對(duì)特定的具有矩形邊框的儀表的準(zhǔn)確定位。
　　同時(shí)由于在獲取儀表圖像的過(guò)程中，存在外界環(huán)境的干擾，如光照不均等，在光照條件不理想的情況以及成像環(huán)境不佳的時(shí)候，導(dǎo)致獲取到的圖像質(zhì)量也并不理想，圖像預(yù)處理之后會(huì)造成有效信息的損失，最終不能正確獲取儀表表盤(pán)的準(zhǔn)確位置，也就直接影響了后續(xù)的識(shí)別，這就需要在儀表定位以前對(duì)儀表圖像進(jìn)行預(yù)處理操作。本文設(shè)計(jì)了一種有效的圖

5、像預(yù)處理方法，能夠較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)儀表的二值化，進(jìn)而通過(guò)上述的定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)光照不均儀表的定位。同時(shí)，由于圖像拍攝角度或者儀表擺放位置的關(guān)系，導(dǎo)致獲取的表盤(pán)并不一定是標(biāo)準(zhǔn)的水平位置，而后續(xù)的識(shí)別是建立在字符都是在水平位置的基礎(chǔ)上的，所以對(duì)于這種圖像就要對(duì)其進(jìn)行傾斜矯正，本文采用仿射變換的思想，對(duì)傾斜的表盤(pán)進(jìn)行了矯正，并分割出了的感興趣區(qū)域，也就是表盤(pán)區(qū)域。
　　獲取到表盤(pán)區(qū)域后，需要針對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)處理，本文采用基于同態(tài)濾