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【工业机器视觉】基于深度学习的仪表盘识读(读数识别)(3)-CSDN博客

训练与预测

        Ultralytics YOLO指的是由Ultralytics公司开发的一系列基于YOLO(You Only Look Once)架构的目标检测算法。YOLO是一种实时目标检测系统,它能一次性预测图像中所有对象的边界框和类别概率,因此在速度上有很大的优势。

        Ultralytics是YOLOv3、YOLOv5等版本的维护者,并且推出了YOLOv8等一系列改进版本。这些模型通常具有更高的精度和更快的速度,同时保持了YOLO系列简单易用的特点。Ultralytics提供的YOLO实现通常是开源的,可以在GitHub等平台上找到,允许研究者和开发者使用、修改和贡献代码。

        此外,Ultralytics还提供了训练、评估和部署YOLO模型的工具和文档,使得用户能够根据自己的数据集定制YOLO模型,用于各种计算机视觉任务,如物体识别、跟踪等。

Home - Ultralytics YOLO Docs

本项目基于Ultralytics YOLOv8模型进行训练和预测。

下载项目

前往github:github.com

进入ultralytics目录,目录结构:

cfg:网络模型架构配置文件

my_datas:自定义数据集

weights:权重文件

需要安装的包:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install ultralytics==8.0.143

(如果要使用最新版的ultralytics,则不需要带版本号,最新版的已更新到YOLO11)

项目配置

为了快速上手,下面只介绍核心流程。在自定义数据集目录下,创建自己的项目(项目名称自定义即可),然后将数据准备好,最后创建一个data.yaml的文件,参考如下目录结构和配置:

data.yaml文件配置:

train、val:自定义数据集的训练和验证数据图片目录

nc:目标检测类别数量

names:目标检测类别

训练

在ultralytics目录下创建train.py脚本,如下:

from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('cfg/models/v8/yolov8s.yaml').load('yolov8s.pt')model.train(data='my_datas/detect-pointer/data.yaml', epochs=300, imgsz=640, task='detect', batch=64, device=0, amp=True, patience=10, close_mosaic=30)

加载网络模型和权重,本地没有权重文件时,会自动下载。更详细的训练参数请参考cfg目录下的default.yaml文件。

运行脚本开始训练,训练开始后,会在runs/detect目录下生成训练过程数据:

预测

创建predict.py脚本,与train.py同目录。

from ultralytics import YOLO
import cv2if __name__ == '__main__':img_path = 'assets/meter-pointer1.jpg'model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')img = cv2.imread(img_path)results = model.predict(img, imgsz=640, show=True, show_labels=True, show_conf=True, device=0, conf=0.8)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

img_path:指定需要预测的图片路径

YOLO(...):加载训练好的模型

predict:预测

预测效果

指针目标检测:

最低位X0.001由目标检测直接分类得出结果,高位只需要检测到即可,后面需要结合梅花针分割模型,计算角度,映射读数。最后再通过修正算法修正误差,得到最终结果。

p2表示最低位读数是2,也就是0.002

指针区域梅花针分割:

circle_area:刻度盘

pointer:梅花针区域

字轮目标检测:

d10表示读数为0,是由0到1的过渡,同时也需要结合最高位指针读数X0.1的值,来进行修正

至此,我们已成功达成了本项目的第一阶段目标:实现了指针区域的目标检测与梅花针的精准分割,以及完成了字轮数字的自动识别任务,并且获得了预期的成果。

接下来的步骤将是开发上位机软件和应用相应的模型,通过集成并优化修正算法,以最终实现表盘读数的准确解析与输出。这一过程不仅将提升数据读取的自动化水平,也将显著增强系统的整体性能与可靠性。

http://www.tj-hxxt.cn/news/14937.html

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