最近結合專案，研究了一下指標式儀表的自動讀數演算法，寫了一套基於巡檢機械人的指標式儀表檢測和讀數系統。簡單總結記錄一下。
需求很簡單，在場景中尋找標定好的儀表 → 定位 → 拉近焦距 → 讀數。硬體方面不用我管，大概寫了乙個簡單的框架圖，開始動手。
用mfc寫了乙個標定介面，實現功能包括：
1. 讀取、儲存影象和標定的模板；
2. 簡單地對影象進行一些基本的處理（如裁剪、劃定區域、繪製輔助線、標定關鍵點等）；
3. 修改模板具體引數；
4. 測試演算法結果。
基本都是mfc的基本的控制項、opencv中影象讀取、處理和儲存操作，需要提一點，在繪製輔助線和選取區域時需要呼叫ondraw函式實時對介面進行重新整理。有了介面之後演算法測試心情都舒暢些~ 行了，開始寫演算法。
現在這方面做的不多，據我知道也就魯能科技再搞吧（不太確定）。不知道高手怎麼做的，我的思路大概如下：
首先是尋找儀表，很簡單，乙個cvmatchtemplate了事。
然後是讀數，這裡我使用了sift+homography對儀表表盤進行配準，使檢測對樣本和模板間光照，旋轉和尺度變化具有較強魯棒性。配準後使用hough變換檢測目標中的直線，從長度、累計值、角度、對比度等方面設計函式，計算每條直線作為儀表指標的置信概率。得到概率最大的指標後，根據其到最小、最大值的相對角度計算其讀數值。
這套東西原理很簡單，實現起來也不難，
**就不貼了，演算法
效果還可以哈。機械人領域是下乙個爆發點，很可能在計算機視覺領域會提出很多千奇百怪的需求。除基本的影象處理和檢測技術外，個人判斷移動環境下的入侵檢測和基於kinect的導航演算法會有較大範圍應用。各位同學共勉~
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