水表指针识别大作业报告由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“水表检验报告”。
水表指针识别大作业最终报告
摘 要：由于读表过程中存在误差和错误，造成水表读数不准确，在水表图像处
理中及读数作了详细的讲述。而图像边缘检测是本次大作业的重点，着 重讲解了用Sobel算子和Prewitte算子来处理图像的边缘检测。通过分析 了俩种Hough变换的优缺点以后，采用较为有效的点Hough变换作为大/小圆检测的方式。本次大作业用前景广泛，对人类的生产技术的改进具有积极且实际的意义，有很大的市场价值。
关键词：图像处理；边缘检测；水表指针；Hough 变换
实验目的：输入水表图像，输出三个指针数值。
实验流程：(1)边缘检测：利用Sobel算子实现水表图像轮廓的边缘检测(2)反色变换：反色的实际含义是将R、G、B 值反转，使图像有用的信息更加明显突出。
(3)二值化：通过直方图，利用图像分割方法，分割图像中的指针信
息区域并提取指针信息；
(4)圆检测：利用Hough 变换找到圆心，并计算半径；
(5)指针检测：采用模板匹配法确定指针能指示方位(指针中心线相
对于零刻度线夹角)；
(6)输出结果并查看信息：根据夹角计算出每个指针示值，由此可确
定水表的读数。
实验内容及结果显示： a.边缘检测及反色
第一轮利用Prewitt算子进行边缘检测,用sobel算子处理后的反色效果图如下：
b．阈值选择及二值化
图像二值化的目的是将图像一分为二，即将图像划分为物体和背景两个部分，利用图像的灰度直方图以确定相应的分割阈值是实现图像二值化的一个方法，我们可以发现直方图的阈值大概取在180左右。为了精确阈值，我们做了阈值选择功能通过细调确定我们的最后阈值，而且还用于做不同水表图的测试用，及更改步骤顺序用。最后决定选取阈值为178.直方图
阈值选择
在此过程中还拓展了二值化中的大律法和边界法，最后我们在把阈值设为178后的处理效果图如下：
c．大/小圆检测
圆Hough 变换是目前应用最为广泛的圆检测方法，该方法的最大特点是可靠性高，在噪声、变形、甚至部分区域丢失的状态下仍然能取得理想的结果。为了确定圆心坐标和半径的值，圆Hough 变换是一种有效的方法。
圆的方程为(x-a)2 +(y-b)2 = r2，其中a，b，r分别表示圆的纵横圆心坐标和半径的值。式中有三个参数a ,b ,r，所以需要在参数空间建立一个三维累加数组A（a，b，r），根据具体图像计算出每一个三元组（a，b，r），对R进行累加；R(a , b , r)← R(a , b , r)+ 1 ；然后对R（a，b，r）进行搜索，找出一个三元组（a0，b0，c0），使得对所有的R（a，b，r）中R（a0，b0，c0）最大。经过以上运算得到的三元组（a0，b0，c0）即认为是指定区域内存在的圆形目标。该算法的关键是通过峰值检测求出三元组（a0，b0，c0）以确定圆的参数。
为了确定圆心坐标和半径的值，圆Hough变换是一种有效的方法。根据圆的几何性质，确定三个点K，L，M，KL的中垂线Lkl 与LM 的中垂线Ilm 必然相交于圆C 的中心O，设K、L、M 3 点的坐标分别为(Xk，Yk)、(Xl，Yl)、(Xm，Ym)，则Lkl和Ilm的方程分别为：
Lkl： y= Kkl+Dkl(Kkl=(Xk-Xl)/(Yk-Yl), Dkl =Yk +Yl-Kkl(Xkl(Xk-Xl))/2)Ilm： y= Klm+Dlm(Klm=(Xl-Xm)/(Yl-Ym), Dlm =Ym +Yl-Klm(Xlm(Xl-Xm))/2)
原理图
从而计算出圆心x，y和半径r，所以总结为半径Ri，中心(Ai,Bi)的圆周上任意不共线的3 点(以下称为点组)对应R-B-R 空间中一点(Ai，Bi，Ri)，也就是所谓的点Hough变换，具体的圆心检测我们将在下星期做详细的分析，目前我们做的效果显示图如下：
大圆检测
小圆检测
d．指针检测
指针检测有如下步骤：
（1）上边的小圆检测，确定了三个圆心点。即0.01，0.001，0.0001三个指针，三点组成一个三角形；
（2）确定长边。由水表指针的三个圆心点的特点，0.01 和0.0001指针所组成的直线为长边；
（3）确定第三点在长边的上边还是下边；
（4）确定三点的位置。设为0.01->1；0.001->2；0.0001->3；
输入0指针的偏转角度，以点1为中心，边13顺时针旋转到0指针方向的角度是固定的（在本设计中使用的水表角度为135 度）。将这个已知角度转化为跟x轴正方向的转角，计算三根指针的偏转，得到最后的读数。效果图如下：
指针识别效果图
F．最终检测结果报告
经过一系列的处理我们可以得到大圆的圆心坐标，还有每个指针所在的小圆圆心坐标及角度，最重要的我们还可以直接从中读出每个指针的读数。这样我们就可以很自然地读出该水表的最终总的读数。具体显示如下：
最终检测结果显示
E．结论与总结
后面的重点我们将放在如何优化上，我们作了如下计划：
A．在边缘检测中，改进原有算法，提高检测的准确度，以获得有效边缘，减少对毛刺边缘的无效检测；
B．在二值化中，我们的阈值取得看似挺好，但得寻找一种根据算法自己选择最佳阈值的方法，不然换张水表图就得人工选个阈值比较麻烦；
C．在圆检测中，加快检测的速度，提高检测的精确性，做一些必要的改进。D．圆检测用于多指针式仪表上，尤其是很多企业目前依旧采用低效率的人工眼检测，所以在目前工业上有很大的前景
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