效果演示：

效果1：靜態識別

效果2：動態實時識別

        可以看到，雖然不太穩定，但是好歹還是識別出來了的，就是需要調參，然鵝我不是專業的，目前還沒有調好。。。  T_T  先這樣吧。以后再說。

        覺得文章質量可以的，請點個贊哦，謝謝。

前言

        最近需要完成使用opencv識別攝像頭的LED數字，說實話，這個方向之前從來沒有搞過，大概就類似這種：

        

        這種是最理想的情況，但是實際上可能有非常多的噪點，比如：

        以上這種情況，還算好了，實際的情況，可能更加復雜，目前先用這種情況的來識別：

方案研究

        因為要求在不能聯網的情況之下進行識別，而且識別的又是LED數字，不是英文和普通數字，那么就需要自己訓練模型。

        自己訓練模型的話，要么是機器學習，要么是深度學習。 考慮到深度學習比較繁瑣，我這個功能相對比較簡單，使用機器學習的話，應該就可以實現。但是機器學習有很多的模型和算法，從網上搜集資料，發現使用KNN算法是可以實現的。最原始是借鑒的是手寫數字識別，后來發現有別人大概準備好的LED識別的demo，于是結合之前的知識，實現了大概的demo，效果如下：

        

項目測試demo源碼

效果1：靜態識別

  1. 準備訓練素材：

          我的路徑是：/home/enpht/test/下 ，會防止一個samples/ 文件夾：訓練素材是網上下載的，這里我分享出來： 123網盤鏈接：

 opencv和KNN識別LED數字官方版下載丨最新版下載丨綠色版下載丨APP下載-123云盤

        將其中的 “knn_test.zip” 解壓，將samples文件夾放在指定目錄下即可。如果大家用戶名跟我不一樣，可以在代碼中修改

   2.pro文件： 新增opencv環境

如果沒有安裝opencv，請參考我上一篇文章：OpenCV運行gstreamer管道獲取相機數據，處理以后，再交給gstreamer顯示（QT實現）-CSDN博客

CONFIG      += link_pkgconfig
PKGCONFIG   += opencv4
LIBS        += -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/ -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_videoio
INCLUDEPATH += /usr/include/opencv4/opencv2
INCLUDEPATH += /usr/include/opencv4/

    3.main.cpp

注意：大家的路徑，需要在changename和get_name函數中的路徑

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/ml/ml.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
bool cmp(const Rect &a, const Rect &b);
vector<Mat> get_mats(Mat mt);
bool has_Point(Mat mt);
int main(){string changename(int i,int j);string get_name(int i);Mat traindata, train_label, tmp;for (int j = 0; j < 10; j++){for (int i = 0; i < 40; i++){string name = changename(j,i);//cout << name << endl;tmp = imread(name, 0);resize(tmp, tmp, Size(75, 125));traindata.push_back(tmp.reshape(0, 1));train_label.push_back(j);}}traindata.convertTo(traindata, CV_32F);Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(traindata, ROW_SAMPLE, train_label);Ptr<KNearest> knn = KNearest::create();knn->setDef