【源码】基于PaddleOCR的指针式数字检测系统

项目简介

本项目借助图像处理和机器学习算法，依托PaddleOCR实现了指针式数字检测系统，能够自动识别指针式仪表上的数字读数，适用于自动化检测、监控系统等场景。

项目的主要特性和功能

1. 环境搭建：提供详细的PaddleOCR环境搭建指南，帮助用户顺利配置开发环境。
2. 图像处理和检测
   • getDetectBox.py：用PaddleOCR的SAST算法检测文本区域，生成图像中的检测框。
   • getDigitPosition.py：获取图像中特定文字（如数字）的位置信息。
   • getDigitResult.py：利用OCR技术识别图片中的数字，并按数字大小排序。
   • ocrDetect.py：使用OCR技术进行文本检测，发送HTTP请求到OCR服务API进行识别。
3. 指针检测和读数
   • ocrtest.py：测试OCR模型的性能，发送图像到服务器进行识别并打印结果。
   • pointer.py：包含检测指针位置、计算角度和读数等功能。
4. 文本检测工具：PaddleOCR-release-2.3/tools/infer/predict_det.py是PaddleOCR库的文本检测脚本，用于文本检测预处理和后处理操作。

安装使用步骤

1. 环境搭建：依据paddleocr环境搭建.md文件中的指南，搭建PaddleOCR的开发环境。
2. 安装依赖：确保所有依赖库，特别是PaddleOCR相关的库已正确安装。
3. 运行脚本：根据项目需求，运行相应的Python脚本，如getDetectBox.py、getDigitPosition.py等；对于predict_det.py，要确保PaddleOCR库已正确安装，并根据项目需求配置参数。
4. 测试和优化：使用ocrtest.py测试OCR模型的性能，根据实际图像和需求调整脚本参数，优化检测效果。

注意事项

1. 版本冲突：注意PaddleOCR环境和API包的版本冲突问题，可通过多个终端解决。
2. 参数调整：根据实际图像和需求调整脚本参数，确保检测效果最佳。
3. 复杂场景：对于复杂的指针式仪表读数，可能需要进一步的数据预处理和算法优化。

下载地址

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