图像算法

【图像算法 - 23】工业应用：基于深度学习YOLO12与OpenCV的仪器仪表智能识别系统摘要：本文将详细介绍如何利用当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv12，结合强大的计算机视觉库OpenCV，构建一个高效、准确的仪器仪表识别系统。我们将从环境搭建、数据准备、模型训练到最终的识别应用，手把手带你完成整个流程，为工业自动化、设备监控等场景提供实用的解决方案。

配电房数字式仪表读数识别算法开发数字式仪表是指以数字的形式呈现仪表读数的仪表类型，其特点是读数比较直观，如下图为配电房常用数字式仪表对于数字仪表的读数识别实质上就是0-9十个数字字符的识别，可以把它当成一个具有10个类别的目标检测任务来实现，由于当前目标检测算法比较成熟，因此算法方面不是难点，最关键的是训练数据集的搜集和准备。目前仅有70张来自实际配电房场景的数字仪表相关图片，这显然无法满足目标检测算法的训练要求，因此还需要想各种办法增加或扩充训练数据。本文主要介绍配电房数字式仪表读数识别算法的开发过程，其中重点阐述训练数据的扩充过程。

闻缺陷则喜何志丹

关于C# halcon内存泄漏的研究开发环境：Win7 VS2002 halcon12，直接运行Debug的exeprivate void butTemp_Click(object sender, EventArgs e) { HOperatorSet.SetSystem("clip_region", "false"); HObject region; HOperatorSet.GenEmptyRegion(out region); for (int i = 0; i < 1000; i++) for (int j = 0; j < 10

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