基于OpenCV的圖像預(yù)處理在儀表定位中的應(yīng)用.pdf

1、測量儀表是工業(yè)測量以及控制領(lǐng)域中的常用工具，主要用來測量各種電量或者非電量的信號，常見的儀表可以分為數(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)識別在工業(yè)領(lǐng)域中就變得越來越重要，對儀表的自動(dòng)讀數(shù)技術(shù)的需求也越來越迫切。在儀表自動(dòng)識別過程中，因?yàn)橐R別的區(qū)域就是儀表的表盤，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，這些無用的信息

2、都會對圖像處理造成干擾，所以如何排除這些無用信息、正確獲取的感興趣區(qū)域成為后續(xù)識別的關(guān)鍵。所以在儀表識別之前，能否準(zhǔn)確獲取儀表面盤位置，將直接影響到后續(xù)儀表數(shù)據(jù)的正確識別，因此儀表的定位技術(shù)成為儀表識別的基礎(chǔ)。程序中使用的主要是OpenCV的庫函數(shù)，OpenCV作為一款開源的跨平臺計(jì)算機(jī)視覺庫，具有輕量且高效的特點(diǎn)，它由一些列C函數(shù)和C++類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理以及計(jì)算機(jī)視覺的通用算法，本文使用OpenCV的這些庫函數(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)來實(shí)現(xiàn)對矩形儀表的定位技術(shù)。該方法具有原理簡單易懂，實(shí)現(xiàn)起來比較容易，并且計(jì)算量小、耗費(fèi)資源少且對矩形儀表的定位準(zhǔn)確性高的等優(yōu)點(diǎn)。該方法主要是通過對獲取到的儀表圖像進(jìn)行預(yù)處理，并獲取圖像的輪廓，再對輪廓進(jìn)行四邊形估計(jì)和矩形匹

4、配以及長寬比匹配，排除不合要求的輪廓從而獲取到最后的儀表表盤輪廓，有效的實(shí)現(xiàn)了對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)處理之后會造成有效信息的損失，最終不能正確獲取儀表表盤的準(zhǔn)確位置，也就直接影響了后續(xù)的識別，這就需要在儀表定位以前對儀表圖像進(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)對儀表的二值化，進(jìn)而通過上述的定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)對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)致獲取的表盤并不一定是標(biāo)準(zhǔn)的水平位置，而后續(xù)的識別是建立在字符都是在水平位置的基礎(chǔ)上的，所以對于這種圖像就要對其進(jìn)行傾斜矯正，本文采用仿射變換的思想，對傾斜的表盤進(jìn)行了矯正，并分割出了的感興趣區(qū)域，也就是表盤區(qū)域。
　　獲取到表盤區(qū)域后，需要針對感興趣區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)處理，本文采用基于同態(tài)濾