1.一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、输入原始图像f1(x,y);
步骤2、提取原始图像f1(x,y)的方向梯度直方图特征(HOG),再利用已训练好的支持向量机(SVM)进行分类,得到油位计的初步定位图像f2(x,y);
步骤3、选取适当的阈值,对初步定位图像f2(x,y)进行颜色分割,得到图像f3(x,y);
步骤4、对初步定位图像f2(x,y)进行Canny边缘提取,得到图像f4(x,y),将图像f3(x,y)与图像f4(x,y)进行或运算得到图像f5(x,y);
步骤5、对图像f5(x,y)依次进行三次膨胀、一次孔洞填充和十次腐蚀操作得到图像f6(x,y);
步骤6、提取图像f6(x,y)的连通分量中的最小矩形,即为条形油位计,在初步定位图像f2(x,y)上截出最小矩形,得到图像f7(x,y);
步骤7、Otsu阈值分割处理图像f7(x,y),计算得到指示线的位置;
步骤8、利用指示线位置和图像f7(x,y)得到条形油位计上下界的位置,通过条形油位计上下界的位置计算油位计的百分比,并标注于初步定位图像f2(x,y)上。
2.根据权利要求1所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤2的具体流程为:
(21)截取出多幅油位计图像的条形油位计所在区域,作为正样本,同时截取一些背景区域作为负样本,提取正负样本的HOG特征,HOG特征的提取通过Opencv库内部函数实现,输入SVM进行训练,得到训练好的SVM;
(22)输入原始图像f1(x,y),提取原始图像f1(x,y)的HOG特征,HOG特征的提取通过Opencv库内部函数实现,利用训练好的SVM进行分类,得到油位计的初步定位图像f2(x,y)。
3.根据权利要求1所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤3中,对初步定位图像f2(x,y)进行颜色分割的公式如下:
其中R(x,y)表示初步定位图像f2(x,y)的RGB通道的R通道,G(x,y)表示初步定位图像f2(x,y)的RGB通道的G通道,B(x,y)表示初步定位图像f2(x,y)的RGB通道的B通道。
4.根据权利要求1所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤4中,将图像f3(x,y)与图像f4(x,y)进行或运算得到图像f5(x,y)的计算公式如下:
5.根据权利要求1所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤5的具体流程为:
表示腐蚀操作,表示膨胀,k=1,2,3,…表示孔洞填充;
其中A表示原图,Ac表示A的补集,B表示结构元,(B)z={w|w=b+z,b∈B}表示将B的原点平移到点z,表示关于结构元B的原点映射该集合的所有元素,Xk表示最大的连通分量,对步骤4中的图像f5(x,y)进行三次膨胀形态学操作之后进行一次孔洞填充操作,最后进行十次腐蚀操作,得到图像f6(x,y)。
6.根据权利要求1所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤6的具体流程为:
(61)提取图像f6(x,y)的连通分量,公式如下:
式中,A表示原图,B表示结构元,XK表示最大的连通分量;
(62)用最小的矩形去包含最大的连通分量,在f2(x,y)上截取对应的最小矩形,得到图像f7(x,y),其中,最小矩形最高点纵坐标位置值为P1,纵坐标最低点值为P2。
7.根据权利要求6所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤7的具体流程为:
(71)对图像f7(x,y)进行Otsu阈值分割,Otsu阈值分割通过Opencv库内部函数实现,寻找分割后最大的两块白色分量,得到两个白块的最高点和最低点的纵坐标,共4个值;
(72)将步骤(71)中得到的4个值进行排序,求出第二个与第三个的纵坐标平均值,作为指示线位置的纵坐标值P3。
8.根据权利要求7所述的一种条形主变油位计的自动度量方法,其特征在于,所述步骤8中,计算油位计的百分比的公式为: