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【CV综合实战】基于深度学习的工业压力表智能检测与读数系统【3】使用OpenCV读取分割后的压力表读数

news 2025/7/15 7:32:25

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

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基本功能演示

【CV综合实战】基于深度学习的工业压力表智能检测与读数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】

摘要：在工业环境中，压力表作为关键的监控设备，用于实时监测各种系统和流程中的压力变化，对确保生产安全与效率至关重要。本文基于YOLO11的深度学习框架，通过783张实际场景中拍摄的工业压力表相关图片，训练了可进行压力表目标检测的模型，然后用Unet网络，通过414张分图片训练压力表指针与刻度分割模型，对检测出的压力表指针与刻度进行分割，然后通过OpenCV进行后处理的读数读取。最终基于以上内容制作了一款带UI界面的工业压力表智能检测与读数系统，更便于实际应用。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行压力表数据读取，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

引言

该系列文章主要介绍一个《基于深度学习的工业压力表智能检测与读数系统》的制作流程：包含了项目所有源码与模型训练数据集、训练代码与训练结果等内容。最终实现效果如下：
在这里插入图片描述

该系统制作主要包括以下几步：

压力表目标检测模型的训练,该项目使用的是YOLO11；
压力表指针与刻度分割模型的训练，该项目使用的是Unet；
OpenCV对分割结果进行后处理，并读取压力表读数；
系统软件界面的制作。

之前已经介绍了前2步的实现：
第一步实现压力表位置检测，见文章：《【CV综合实战】基于深度学习的工业压力表智能检测与读数系统【1】压力表位置检测》
第二步实现指针与刻度分割，见文章：《【CV综合实战】基于深度学习的工业压力表智能检测与读数系统【2】表盘指针与刻度分割模型训练》

本文介绍第3步使用OpenCV对压力表进行读取。最终实现的读数效果展示如下：
在这里插入图片描述

读数基本流程

1.获取指针与刻度分割结果

通过第二步训练好的分割模型，我们可以获取到压力表指针与刻度的分割结果，分割结果示例如下：
在这里插入图片描述

2.使用OpenCV对结果进行后处理

为了使最终读数结果更加精确，对上述分割结果通过OpenCV进行腐蚀操作，核心代码如下：

seg_results = self.seg_predict(self.segmenter, sub_imgs)
if use_erode:seg_results = self.erode(seg_results, erode_kernel)

腐蚀后结果如下：
在这里插入图片描述

3.将圆形变为矩形

通过坐标变换，将上述圆形坐标转换为矩形，方便后续进行读数。

self.circle_to_rectangle(seg_results)

在这里插入图片描述

4. 定位刻度与指针位置

通过OpenCV读取上述矩形区域的刻度与指针所在位置。然后通过指针所在位置以及刻度表的量程，计算当前压力表读数。

meter_readings = self.get_meter_reading(seg_results, sub_imgs)

读数如下：
在这里插入图片描述

将读数结果展示在原图上

核心代码展示如下:

self.results = self.model(self.org_path, conf=self.conf, iou=self.iou)[0]
location_list = self.results.boxes.xyxy.tolist()
self.location_list = [list(map(int, e)) for e in location_list]
cls_list = self.results.boxes.cls.tolist()
self.cls_list = [int(i) for i in cls_list]
self.conf_list = self.results.boxes.conf.tolist()
self.conf_list = ['%.2f %%' % (each*100) for each in self.conf_list]
self.id_list = [i for i in range(len(self.location_list))]# 截取关注区域
self.roi_imgs = self.get_roi_area(self.org_img, self.location_list)# 识别结果
self.roi_res, self.seg_results = self.predict_cls.ROI_Predict(self.roi_imgs)
# 将self.roi_res列表中的元素转换为字符串
self.roi_res = [str(each) for each in self.roi_res]
self.seg_imgs = self.seg_results
self.seg_imgs = [tools.visualize_mask(each) for each in self.seg_imgs]