编号：A347
大小：25M
环境：Python3.8、OpenCV4.5、Pycharm2020
简介：含有小数点的数码管识别，其中包括识别和标定程序

如何使用该程序？

数码管的标定：

首先运行calibration.py这个文件，这个程序完成的主要功能是为了让识别程序更好、更精确的识别出数码管的数字是什么。假设现在标定的图片为

1、那么观察他的小数点位置是在4个数码管中的第1位（小数点和数字是算在同一个位置）

2、inv这个参数是为了背景比数码管颜色要亮的时候用的，默认是黑底白字这种类型。

那么针对这个标定图像，Digital这个类写入的参数就是1和False。

if __name__ == “__main__”:

img = cv.imread(“./picture/pic27.jpg”)

cv.namedWindow(“image”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)

cv.imshow(“image”, img)

dc = Digital(img, decimal_point=1, inv=False)

3、参数设定完成开始运行时，根据需求可以裁剪画面ROI区域（为了去除没用的信息，提高数码管识别准确率），如果选取的图片已经是ROI区域，那就直接关掉这个窗口。

cv.waitKey(0)

dc.binary_pic()

dc.calibration()

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

最后程序会根据参数自动计算出标定配置信息。

需要注意是：如果输出的相关配置参数出现负数时，需要重新标定，比如起始坐标，旋转角度出现为负数的时候，就需要检查是不是参数设置错了。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频