.. _methods: 识别方法 ======== 你可以根据目标与条件选择七种识别方法之一。 七段数码管 ---------- 最为优选、可靠且快速的方法，适用于识别大多数数字显示中使用的七段字体及其相近字体。 .. image:: img/KA.png :alt: 七段数码管 :width: 600px :align: center .. note:: 为使该方法正确工作，处理后的图像中数字应为黑色、背景应为白色。如果不是，请勾选/取消勾选 **反转** （:ref:`inversion`）。 网格设置 ~~~~~~~~ .. image:: img/mesh_menu.png :alt: 网格设置 :align: center 要配置该方法，首先进入 **网格设置** 标签，然后指定需要识别的数字个数，并使用 **左偏移**、**顶部偏移**、**宽度**、**高度**、**空格**、**倾斜** 滑块按数字外轮廓调好网格。小数点应位于各平行四边形之间的外部。程序内置了 :ref:`examples` 正确设置的示例。 也可以点击相应按钮自动设置网格。自动构网算法中包含随机性，因此可以多次点击该按钮，直到得到满意的结果。 .. note:: 网格设置被设计为网格不会越过区域边界。因此，例如当网格右边缘已贴近区域右侧时，如果你想增加左偏移，将无法直接实现。你需要先减小宽度或空格。 方法设置 ~~~~~~~~ .. image:: img/KA_method_menu.png :alt: 方法设置 :align: center 接下来，选择 **方法设置** 标签。里面有 **字体宽度** 与 **数字敏感度** 两个滑块，通常默认值已经较为合适，大多数情况下无需调整。但若识别不稳定，可以进行修改：当字体线条较粗时应增大字体宽度，较细时应减小。若图像较暗但无噪点，建议提高敏感度；若数字清晰但存在噪点，建议降低敏感度。重要的是噪点像素数量不要超过数字像素数量。 若勾选 **将空位视为零**，则某个网格平行四边形内的全白区域会作为 0 显示在识别结果中；否则显示为空字符。 通过 **查找点** 可以设置程序忽略小数点或在结果中显示小数点。 **点敏感度** 滑块用于设置小数点的检出逻辑：如果在网格两个平行四边形之间的下边界有黑色像素，则敏感度越高，视为小数点所需的像素数量越少。例如，当该值为 100 时，只需 1 个像素即可被判定为小数点。请根据小数点粗细与噪声多少进行调节。通常默认值适用于大多数情况，仅在必要时修改。 要添加对负号的识别，请点击 **添加减号**，并在当前区域中用两次单击框选一个矩形（每个区域只能选一个减号，且必须在当前区域内）作为减号所在位置。删除减号请点击 **删除减号**。 .. note:: 完成所有设置后别忘了在 :ref:`file` 中保存，以便下次使用该测量设备时不必重新配置。 .. _corner_method: 指针式仪器：角点法 ------------------ 该方法用于指针式（模拟）测量仪表，工作原理如下： 1. 相对于运动物体（指针）进行背景去除。为正确确定背景，程序需要处理一定数量的帧。 2. 寻找特征点 —— 角点 。 3. 通过找到的角点拟合一条直线。并非所有点都参与直线拟合，只保留距离直线不超过一定像素数的点。 4. 累积已找到直线的统计并寻找中心 —— 指针的旋转轴。 5. 将指针的 **倾斜角** 按所选 **刻度方法**（如有需要）转换为 **刻度结果**。 .. image:: img/pointer.png :alt: 指针式仪表 :width: 600px :align: center 为成功实现该方法并便于在程序中广泛应用，提供了 3 个额外的 **设置菜单**。 .. note:: 无需急于修改设置。默认设置很可能已经合适，或只需调整少数几个参数。 .. _img_settings: 图像设置 ~~~~~~~~ .. image:: img/img_menu.png :alt: 图像设置 :align: center **原始** 与 **无背景** 单选按钮用于选择在区域中显示的图像。**原始** 显示叠加了对象的原图；**无背景** 显示减去背景并叠加了对象的图像。 .. note:: **无背景** 模式便于调参数，因为可以直观看到设置变化的效果。 该菜单的其它设置仅影响区域图像上各种对象与标注的显示。对列表中的每个对象，你可以： - 启用/禁用显示 - 设置颜色 - 设置大小 .. _method_settings: 方法设置 ~~~~~~~~ .. image:: img/method_menu.png :alt: 方法设置 :align: center 复选框 **固定背景** 与 **固定中心** 分别用于锁定 **背景** 与 **中心** (指针的旋转轴)。 这意味着新的帧不会影响背景或中心坐标。 固定背景可以在指针静止时仍然保持其识别，但即使是细微的背景变化也会逐渐累积，并可能在某个时刻变得至关重要。 **刻度结果** 与 **结果 - 倾斜角** 单选按钮决定识别结果的类型。若选择 **刻度结果**，识别结果为按刻度换算后的读数；若选择 **结果 - 倾斜角**，识别结果为指针的倾斜角，此时不考虑刻度。 .. note:: 指针的倾斜角从水平向右的位置起，逆时针计数，范围 0 到 360 度。 **内存帧数** 决定用于处理而保存在内存中的帧数量。帧数越多，背景估计越好，直线与中心的统计也越充分，但对图像稳定性的要求越高。换言之，**内存帧数** 较大时，程序对背景变化的适应性较差。 在 **内存帧数** 右侧会显示两个数字 `x/y`，其中 `x` 表示程序已处理用于计算背景的帧数，`y` 表示为计算背景最多会存储的帧数。 当 `x = y` 时，每个新帧都会替换最早的帧，因此在未启用 **固定背景** 时，程序使用 **最后** 的 `x` 帧来计算背景。 .. note:: 修改该值时，用于确定背景的先前帧数据会被清除，背景计算将从头开始。测量过程中不建议修改此值。 **最大偏差** （像素）用于两处： - 拟合描述指针的直线时，只保留距离该直线不超过此值的角点； - 在新帧中搜索描述指针的直线时，该直线不能偏离已找到的中心超过此值。 也就是说，**最大偏差** 越小，中心（不同姿态的指针线交点）的期望离散度越小。 .. note:: 每当在新帧中找到描述指针的直线后，中心值都会被进一步精化。因此，如果测量仪表在画面中缓慢移动，中心也会随之移动。但若发生较大的位移（超过 **最大偏差**），则可能完全找不到新的中心。在这种情况下，请通过 **忘记区域统计** 按钮从头开始处理。另外，保存区域设置时不会保存 **背景** 数据，因此当你打开先前保存的区域设置时，请留出时间让程序重新计算背景。 **最小点数** 决定用于拟合 **指针直线** 所需的最小 **角点** 数量； **最大角点数** 决定单帧内可被检测到的 **角点** 的最大数量； **角点质量阈值** 设定 **角点** 的最低质量，低于该阈值的点将被忽略； **角点最小距离**（像素）设定角点之间的最小间距。在得到角点候选后，会移除相互之间过近（小于 **角点最小距离** 像素）的点； **最小指针长度** 与 **最大指针长度**（像素）设定 **指针直线** 的最小与最大长度，有助于过滤伪直线； **stats: x / [y...z]** 标签会告知用户所收集到的 **指针直线**（每帧最多一条指针）样本量，这些直线用于计算它们交点处的中心。 其中 **x** 为当前已找到的指针直线数量，**y** 为计算中心所需的 **最小样本量**（也就是说，当 `x < y` 时程序不会计算中心）， **z** 为 **最大可能的样本量**。当 `x = z` 时，每条新直线都会替换样本中最早的直线。 因此，在未固定中心的情况下，程序会记住最近的 **x** 条指针直线。 **忘记区域统计** 按钮会清除先前帧中找到的所有直线与中心信息，从头开始处理。当图像出现明显变化（例如仪表移动、光照改变或 **中心** 被错误检测）时，这可能是必要的操作。 **忘记背景** 按钮允许重新开始计算背景，当背景突然发生变化时非常有用。 .. note:: 为了在程序启动后的前几秒或按下 **忘记区域统计** 按钮后正确计算 **中心**，指针应在尽可能大的范围内改变其倾斜角。寻找中心需要一定时间，该时间随 **内存帧数** 增大而增大。 .. _grad_settings: 刻度 ~~~~ .. image:: img/grad_menu.png :alt: 刻度 :align: center **刻度** 菜单用于将指针的倾斜角与 **刻度读数** 关联起来。 对于同一 **区域**，可以配置多条 **刻度** 并在需要时切换。 菜单顶部提供了 **刻度列表** 以及 **+** 与 **-** 按钮。 **+ 按钮** 会创建一条 **以当前刻度为模板的新刻度**， **- 按钮** 会在当前刻度不是最后一条时将其删除， 而 **下拉列表** 则用于在现有刻度之间切换。 .. note:: 也可以通过外部命令在刻度之间切换（见 :ref:`external`），这样就能提前配置所有需要的刻度，并在测量过程中无缝切换。 当 **刻度** 菜单打开时，将光标移动到刻度线上并单击左键，图像上会出现新的 **刻度点**，相应记录也会显示在该菜单的表格中。要将这些点与刻度值关联，请在表格中定位到 **刻度值** 列的单元格并双击左键，随后会出现输入框。输入该刻度点的数值。 .. note:: 如需尽可能精确地将刻度点放在刻度线上，请先放大图像（参见 :ref:`size`）。 若要删除不需要的点，请在表格中选中相应行并点击 **删除选中行** （选择时可使用 `ctrl` 与 `shift` 键）。 然后在 **刻度方法** 列表中选择合适的方法。 所有方法可分为两类：**样条**（即在若干区间分别由代数多项式表示的函数）与 **具有显式解析表达式的函数**。 样条包括： - **分段线性插值** - **三次样条** - **拉格朗日插值多项式** 这些方法无需额外设置。详细内容可参考数学与数值方法方面的资料，本说明文档不再展开。 具有显式解析表达式的函数包括： - **线性关系** - **对数关系** - **双曲线** - **自定义函数** 选择任一此类方法后，你会看到用于刻度换算的函数显式表达式，其中变量 `x` 表示角度（度），其余参数（除 `x` 外的任意字母）将由程序自动求取。有时程序无法独立计算出参数的 **精确值**（尤其在函数复杂或参数较多时），这时需要为全部或部分参数输入 **初始猜测**。一般来说，即便程序已能自动求得参数，输入与其接近的初始猜测也有助于后续计算。 选择 **自定义函数** 方法时，你需要自行输入函数表达式：使用 `x` 表示自变量（必需），使用其他字母或单词表示待求的自由参数。还提供一套常用的数学函数与运算符（采用通用记法）。 如果函数表达式不正确，或不包含变量 `x`，输入框上方会提示错误，文本将以红色高亮。 .. note:: 函数表达式也可以完全不包含 **参数**，且与 **刻度点** 无关。例如，可以使用 `mod(90 - x, 360) / 6` 这种“趣味函数”将秒针的倾斜角转换为秒数（函数 `mod(a, b)` 返回 `a` 除以 `b` 的余数）。 点击 **显示图表** 按钮将打开当前区域的 **刻度图** 窗口。该图会实时更新，并显示当前结果。该窗口的菜单包含 **文件** 部分，你可以通过 **保存** 将图表保存至默认目录（见 :ref:`catalog`），或通过 **另存为...** 选择保存路径。 .. image:: img/grad.png :alt: 刻度图 :width: 600px :align: center .. note:: 如果程序未检测到识别结果，**刻度图** 不会更新。因此，如果你修改了 **刻度图**，它只会在首次出现识别结果后更新。 指针式仪表：轮廓法 ------------------ 该方法的工作原理与 :ref:`corner_method` 类似，不同之处在于它检测的是 **轮廓**，并基于指针轮廓上的所有点来寻找 **指针直线**。因此该方法的设置略有不同。 .. note:: 提供多种方法可使程序更具通用性：在某些场景下某一种方法表现更好，在另一些场景下则相反。 图像设置 ~~~~~~~~ 图像设置与 **角度法** 相同（见 :ref:`img_settings`），不同的是这里显示的是 **轮廓** 而非 **角点**。 方法设置 ~~~~~~~~ .. image:: img/contour_method_menu.png :alt: 方法设置 :align: center **轮廓法设置** 中包含与 **角度法设置** （见 :ref:`method_settings`）相同用途的变量： - **固定背景** 与 **固定中心** 复选框 - **刻度结果** 与 **结果 - 倾斜角** 单选项 - **内存帧数** - **最大偏差** 以及若干新的（像素单位）变量： - **指针轮廓最小长度** - **指针轮廓最大长度** - **指针轮廓最小面积** - **指针轮廓最大面积** 这些变量作为长度与面积的过滤条件，帮助在画面中定位目标指针的轮廓。 刻度 ~~~~ 与 **角度法** 完全相同（见 :ref:`grad_settings`）。 指针式仪表：颜色法 ------------------ 该方法与 :ref:`corner_method` 也类似，但有更显著的差异： 1. 该方法同样需要估计背景，但不是相对于运动物体，而是通过颜色筛选得到的像素来定义背景； 2. **指针直线** 基于被筛选的像素拟合。直线搜索的目标是让尽可能多的被筛选像素与直线的距离不超过 **最大偏差** 像素。 随后流程与前述方法相同。 .. note:: 该方法非常适用于指针颜色有明显区分（例如红色）的测量仪表（此类仪表并不少见）。这样可以通过颜色过滤出指针，从而只对指针进行处理。 图像设置 ~~~~~~~~ 与 **角度法** 相同（见 :ref:`img_settings`），但该方法中没有 **角点**。 方法设置 ~~~~~~~~ .. image:: img/color_method_menu.png :alt: 方法设置 :align: center **颜色法设置** 包含与 **角度法设置** （见 :ref:`method_settings`）相同用途的变量： - **固定中心** 复选框 - **刻度结果** 与 **结果 - 倾斜角** 单选项 - **内存帧数** - **最大偏差** - **最小点数** - **最小/最大指针长度** 以及若干新的按钮和变量： - **选择指针颜色**：点击后打开颜色选择窗口，可选择指针颜色。其右侧会显示一个选定颜色的方块。 - 三个滑块用于设置指针颜色的 **范围** （红、绿、蓝）。工作原理：彩色图像的每个像素由三个 0 到 255 的数（红、绿、蓝）表示。对选定颜色 `(x, y, z)`，滑块允许设置范围 `(x ± dx, y ± dy, z ± dz)`，其中 `dx`、`dy`、`dz` 为滑块值。范围之外的像素将被视为背景。 .. note:: 手动设置 **指针颜色** 可能较为繁琐，因此你也可以将光标移动到图像中的指针上并单击左键，即可自动选择指针颜色。此时 **方法设置** 菜单必须处于打开状态。该逻辑等价于 **吸管** 工具。 需要注意的是，**吸管** 同样适用于 **颜色设置窗口**（点击 **选择指针颜色** 打开的窗口），但在 Windows 操作系统上例外。 .. image:: img/pip.png 刻度 ~~~~ 与 **角度法** 完全相同（见 :ref:`grad_settings`）。 神经网络 -------- 神经网络非常擅长识别俄语与英语的印刷体文本。也可以按需添加其他语言，请联系开发者。神经网络对标准字体的识别效果好，但相比 **七段数码管** 方法更新结果的频率较低，并且对数字显示常用字体的识别效果较差。 .. image:: img/net.png :alt: 神经网络 :width: 600px :align: center *图中神经网络正在处理第 2 区域* .. note:: 要使神经网络工作，还需要安装 Tesseract-OCR，并在 :ref:`menu` → :ref:`settings` → :ref:`tesseract` 中指定可执行文件路径。 二维码与条形码 -------------- 该方法可识别选定区域内的二维码与条形码（zxing-cpp 库支持的一维与二维格式）。若区域内有多个码，则每个结果单独占一行显示。 .. note:: **阈值** 滑块对该方法无效。如有需要，可使用 **反转**。为保证可靠识别，区域内的码应清晰可见，避免强反光与严重模糊。 指示器 ------ 该方法用于判定图像的颜色。当你需要监控某些设备的指示状态时会很有用。例如，当设备面板上的红色报警灯亮起时，可以配置触发外部的安全程序。 .. image:: img/diodes.png :alt: 指示器 :width: 600px :align: center 该方法的设置同样包含 **阈值** 滑块与 **反转** 复选框，但与 **七段数码管** 与 **神经网络** 使用灰度图像不同，此方法会同时在三个通道（红、绿、蓝）上处理图像。 .. note:: 例如，当阈值为 100，某像素的 RGB 值为 (90, 150, 200) 时，处理后该像素变为 (0, 255, 255)，对应青色；若应用反转，则变为 (255, 0, 0)，对应红色。 因此，经过处理后，采用 **指示器** 方法的区域仅保留 8 种颜色。对于每个区域也仅会识别这 8 种颜色。**颜色敏感性** 滑块决定在该区域中最终识别为哪种颜色。 .. note:: **颜色敏感性** 定义了在一个区域中判定某种颜色存在所需的像素占比。 例如，当该值为 100 时，只需每种颜色 1 个像素即可判定颜色存在，因此此时区域的颜色结果将始终为白色（红绿蓝混合为白）。 当该值为 0 时，必须达到 100% 的像素都为某种颜色，才判定该颜色存在，因此结果总是黑色。 介于两者之间的取值可以用来过滤无关的颜色。