PYTHON+YOLOV5+OPENCV，实现数字仪表自动读数，并将读数结果进行输出显示和保存

**数字仪表自动读数系统**

本文介绍如何使用Python、YOLOv5和OpenCV来实现数字仪表的自动读数。该系统能够识别数字仪表上的数字，并将读数结果输出显示和保存。

### **硬件环境**

* 数字仪表* 计算机（Windows或Linux）
* OpenCV库### **软件环境**

* Python3.x* YOLOv5库* OpenCV库### **系统流程**

1. **数字仪表图像捕获**：使用OpenCV库捕获数字仪表的图像。
2. **YOLOv5模型预测**：使用YOLOv5库对图像进行预测，识别数字仪表上的数字。
3. **读数结果输出和保存**：将读数结果输出显示，并将结果保存到文件中。

### **代码示例**

#### **捕获数字仪表图像**

import cv2# 初始化摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
 #读取一帧图像 ret, frame = cap.read()
 if not ret:
 break # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame)
 # 等待按键输入 if cv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'):
 break#释放摄像头资源cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import torchfrom torchvision import transforms# 加载YOLOv5模型model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 定义图像转换函数transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

# 加载数字仪表图像image = cv2.imread('image.jpg')
image = transform(image)

# 进行预测outputs = model(image)

import numpy as np# 获取预测结果results = outputs.xyxy[0]

# 初始化数字列表numbers = []

# 遍历预测结果for result in results:
 # 提取数字值 number = int(result[2])
 # 添加到数字列表中 numbers.append(number)

# 输出读数结果print('Read Number:', np.mean(numbers))

#保存读数结果到文件中with open('result.txt', 'w') as f:
 f.write(str(np.mean(numbers)))