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《------往期经典推荐------》
一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
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|---|---|
| 1.【人脸识别与管理系统开发】 | 2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】 |
| 3.【手势识别系统开发】 | 4.【人脸面部活体检测系统开发】 |
| 5.【图片风格快速迁移软件开发】 | 6.【人脸表表情识别系统】 |
| 7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】 | 8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】 |
| 9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统】 | 10.【基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】 |
| 11.【基于深度学习的安全帽目标检测系统】 | 12.【基于深度学习的120种犬类检测与识别系统】 |
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| 15.【基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统】 | 16.【基于深度学习的舰船目标分类检测系统】 |
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| 19.【基于深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】 | 20.【基于深度学习的水稻害虫检测与识别系统】 |
| 21.【基于深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】 | 22.【基于深度学习的路面标志线检测与识别系统】 |
| 23.【基于深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】 | 24.【基于深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】 |
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| 27.【基于深度学习的人脸面部表情识别系统】 | 28.【基于深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】 |
| 29.【基于深度学习的智能肺炎诊断系统】 | 30.【基于深度学习的葡萄簇目标检测系统】 |
| 31.【基于深度学习的100种中草药智能识别系统】 | 32.【基于深度学习的102种花卉智能识别系统】 |
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| 35.【基于与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】 | 36.【基于深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】 |
| 37.【基于深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】 | 38.【基于深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】 |
| 39.【基于深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】 | 40.【基于深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】 |
| 41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统】 | 42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统】 |
| 43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】 | 44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统】 |
| 45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统】 | 46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】 |
| 47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】 | 48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】 |
| 49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】 | 50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】 |
| 51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】 | 52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】 |
| 53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】 | 54.【基于深度学习的水果智能检测系统】 |
| 55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】 | 56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】 |
| 57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】 | 58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】 |
| 59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】 | 60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】 |
| 61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】 | 62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】 |
| 63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】 | 64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】 |
| 65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】 | 66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】 |
| 67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】 | 68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】 |
| 69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】 | 70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】 |
| 71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】 | 72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】 |
| 73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】 | 74.【基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统】 |
| 75.【基于深度学习的遥感视角船只智能检测系统】 | 76.【基于深度学习的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统】 |
| 77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】 | 78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】 |
| 79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统】 | 80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统】 |
| 81.【基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统】 | 82.【基于深度学习的运动鞋品牌检测与识别系统】 |
| 83.【基于深度学习的苹果叶片病害检测识别系统】 | 84.【基于深度学习的医学X光骨折检测与语音提示系统】 |
| 85.【基于深度学习的遥感视角农田检测与分割系统】 | 86.【基于深度学习的运动品牌LOGO检测与识别系统】 |
| 87.【基于深度学习的电瓶车进电梯检测与语音提示系统】 | 88.【基于深度学习的遥感视角地面房屋建筑检测分割与分析系统】 |
| 89.【基于深度学习的医学CT图像肺结节智能检测与语音提示系统】 | 90.【基于深度学习的舌苔舌象检测识别与诊断系统】 |
| 91.【基于深度学习的蛀牙智能检测与语音提示系统】 | 92.【基于深度学习的皮肤癌智能检测与语音提示系统】 |
二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
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~
《------正文------》
目录
- 基本功能演示
- 引言
- 读数基本流程
- 1.获取指针与刻度分割结果
- 2.使用OpenCV对结果进行后处理
- 3.将圆形变为矩形
- 4. 定位刻度与指针位置
- 将读数结果展示在原图上
- 总结
- 【获取方式】
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：
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：
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：
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：
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)
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：
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]
总结
本文详细介绍了《工业压力表智能检测与读数系统》实现的第三步：压力表读数读取。
下一篇文章将详细介绍如何使用Pyqt5搭建系统界面，做成一个方便使用的软件系统程序。
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、训练好的模型、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。
【获取方式】
关注末尾名片GZH【阿旭算法与机器学习】，发送【源码】获取下载方式
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等（见下图），获取方式见文末：
注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为
MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。
好了，这篇文章就介绍到这里，喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注，更多精彩内容持续更新~~
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