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摘要:
为了提高仪表读数及记录的工作效率,减少人工干预并降低出错概率,提出了一种基于OpenCV和LSSVM的数字仪表自动识别方法.首先选取免驱的USB摄像头采集仪表图像,然后采用Canny检测与Hough变换相结合的算法对仪表图像的倾斜角度进行校正;利用数学形态学、Otsu算法以及连通域提取对图像进行预处理和字符定位分割;最后,进行字符特征提取并利用最小二乘支持向量机算法对仪表读数进行识别.经过大量的实验验证,与现有的仪表读数识别方法相比,该方法具有更好的准确性,实现了数字仪表的自动识别功能.
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文献信息
篇名 基于OpenCV和LSSVM的数字仪表读数自动识别
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 机器视觉 图像处理 OpenCV 最小二乘支持向量机
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 图像与多媒体
研究方向 页码范围 37-40
页数 4页 分类号 TP394.1
字数 2894字 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.02.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖一鹏 福州大学物理与信息工程学院 33 77 5.0 7.0
2 林剑萍 6 16 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
图像处理
OpenCV
最小二乘支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
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