基于YOLOv8的关键点检测的仪表盘读数方案详解

主要观点总结

本文主要介绍了基于YOLOV8的目标检测和关键点检测技术在表盘指针和刻度数标检测中的应用，包括数据集制作、模型训练、刻度OCR识别、图片透视变换、读数计算以及算法优化等流程。

关键观点总结

关键观点1: 基于YOLOV8的表盘指针和刻度数标的目标检测和关键点检测

使用labelme制作yolov8数据集，对表盘指针和刻度数标进行目标检测和关键点检测。

关键观点2: Paddleocr的刻度OCR识别

使用Paddleocr的预训练模型进行OCR识别，剔除错误结果，选定最符合的表盘刻度。

关键观点3: 图片透视变换

以指标尾部关键点为原点建立极坐标系，进行图片透视变换。

关键观点4: 读数计算和算法优化

通过透视变换后的图像进行读数计算，并针对无法识别出刻度的情况进行算法优化。