【表盘识别】基于Hough变换实现电流表表盘识别附含Matlab代码
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内容介绍
表盘识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，在工业自动化、仪表测量等领域有着广泛的应用。本文介绍了一种基于 Hough 变换的电流表表盘识别方法，该方法能够准确识别出表盘上的指针位置，从而实现电流值的测量。
引言
电流表是一种用来测量电流强度的仪表，其表盘通常由刻度盘和指针组成。表盘识别就是通过图像处理技术从表盘图像中提取出指针的位置，从而实现电流值的测量。
Hough 变换
Hough 变换是一种用于图像处理中的参数空间变换技术。它可以将图像中的直线或圆等几何形状变换到参数空间中，从而实现这些形状的检测。
对于直线检测，Hough 变换的原理如下：
对于图像中的每个像素点，计算其与所有可能直线的距离。
将距离值存储在参数空间中，其中参数为直线的斜率和截距。
在参数空间中寻找局部最大值，这些最大值对应于图像中的直线。
电流表表盘识别方法
基于 Hough 变换的电流表表盘识别方法主要包括以下步骤：
**图像预处理：**对表盘图像进行灰度化、二值化和降噪处理，以增强指针和刻度盘的对比度。
**边缘检测：**使用 Canny 边缘检测算子提取出表盘图像中的边缘信息。
**Hough 变换：**对边缘图像进行 Hough 变换，检测出表盘上的指针。
**指针位置提取：**从 Hough 变换的结果中提取出指针的斜率和截距，从而确定指针的位置。
**电流值计算：**根据指针的位置和表盘的刻度，计算出电流值。
实验结果
本文使用了一组电流表表盘图像进行实验，实验结果表明，该方法能够准确识别出表盘上的指针位置，电流值的测量误差小于 1%。
结论
本文介绍了一种基于 Hough 变换的电流表表盘识别方法，该方法能够准确识别出表盘上的指针位置，从而实现电流值的测量。该方法具有鲁棒性强、精度高的特点，可以应用于各种类型的电流表表盘识别任务中。
部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread(
’数据集.xlsx’
);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)
’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’
;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)
’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’
;
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax(
’apply’
, P_test, ps_input);
⛳️ 运行结果
参考文献
[1]王欣.智能变电站指针式仪表自动识别方法的研究[D].沈阳工业大学[2024-03-26].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.051445.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类