电表图像中电表计数区域定位算法

2019-04-13 16:32发布

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算法四 先根据底 {MOD}粗定位再扫描精确定位 此算法程序的操作顺序是：“读入图像”—“灰度化”—“直方图均衡化”—“二值化”—“粗定位”—“反 {MOD}操作”—“形态学处理”—“精确定位”。 1、             先去掉电表图像的下半部分，保留上半部分用于定位 条件： （1）       拍照时下对电表且图像刚好包含电表的所有区域； （2）       电表计数区域都在电表的上半部分（椐观察6个电表，它们的计数区域都在电表的上半部分）。      方法：            使用了OpenCV中的LoadRect()函数来对原图像进行截取。 2、             图像预处理 （1）图像灰度化 在这里使用加权值法：R=G=B=0.299R + 0.587G + 0.114B 加权值法可以得到最适合的灰度图像 （2）直方图均衡化        （3）中值滤波 因环境光照及照相机闪光灯等原因，拍摄出来的照片可能会存在反光现象，所以要    用中值滤波去掉一些噪声，方便后续处理。   （4）图像二值化   采用全局阈值的方法（T = Gmax –(Gmax - Gmin)/3）      二值化电表灰度图像时暗一点的地方就一片黑 {MOD}，而白的地方又一片白 {MOD}。    用此方法来进行电表图像的二值化，效果得不到保证。 当运用公式（T = Gmax –(Gmax - Gmin)/2）时，在某一些图片可行，但是在其他图片不行，不具有普遍性。   3、             粗定位 在预处理得到的图像中从下到上扫描，当扫描到一行有等于或大于RMIN的连续的灰度值为0的点时记录此行，然后再继续向下扫描，当又扫描了N行或者超过N行且此行为刚刚有小于RMIN个连续的灰度值为0的点的行时记录此行。上两行间的区域为候选区域。 因为在读入电表图像时，已经截去了电表图像的上部分中的个像素的部分和下半部分，所以自下向上扫描得到的第一个区域就应该是电表读数区域。 4、             对上一步中得到的候选区域进行精确定位 （1）      反 {MOD}处理 对由粗定位得到的区域进行反 {MOD}操作，为后面的数学形态学操作做准备。反 {MOD}处理    是指把二值图像数据中的灰度为0的像素改为255，把灰度为255的像素改为0。 （2）      数学形态学操作 对经过反 {MOD}处理后的图像进行数学形态学操作，以使电表读区域连成一片，以用作    后面的精确定位。在程序中所用到的数学形态学操作是先进行闭运算操作，再进行腐蚀操作，连续执行这样的操作几次，以达到所要求的效果。 （3）      精确定位 对由数学形态学操作后的图像进行精确定位。 首先把图像数据中第行的三个信息存到一个数组中：一是是否有大于行阈值的连续白点；二是连续白点的开始端点，如果无则为-1；三是连续白点的结束端点，如果无则为-1。 然后遍历这个数组，按如下规则：     1、向下扫描，当当前行没有大于阈值的连续白点时，继续向下扫描；     2、当遇到大于阈值的行时，将此行的行号记于变量m_iCPHeightTop中，继续向下扫描；     3、当遇到小于阈值的行且行距小于行距阈值时，m_iCPHeightTop记为，返回到；     4、当遇到大于阈值的行且行距大于行距阈值时，不作处理，继续向下扫描；     5、当遇到大于阈值且行距大于行距阈值时，不作处理，继续向下扫描；     6、当遇到小于阈值肖行距大于行距阈值时，将此行的行号记于m_iCPHeightBottom中； 7、当扫描完成后，确定左右边界。

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