YOLOv8+PyQt+OpenCV实现数字式仪表读数和指针式仪表读数识别(一)，YOLOv8+PyQt+OpenCV数字仪表与指针仪表读数识别入门指南

摘要：本文将介绍使用YOLOv8、PyQt和OpenCV技术实现数字式仪表读数和指针式仪表读数识别的技术流程。通过结合深度学习和计算机视觉技术，实现对仪表数据的自动读取和识别，提高效率和准确性。第一部分将重点介绍相关技术的整合和仪表读数识别的基本原理。

数字式仪表和两种指针式仪表读数识别

最近放假期间，我使用YOLOv8对之前使用YOLOv5完成的本科毕设进行了重新实现，相比于YOLOv5，YOLOv8的功能更加集成，检测效果更佳。

数字式仪表识别效果

我下载了YOLOv8最新版，将项目迁移过来后，直接使用了JupyterLab进行调试，不用像yolov5那样还得在源码里找到对应参数再更改，根据JupyterLab的调试结果，将代码合成为一个py文件，这样更加便捷，关于数字式仪表读数的具体识别方法，将在后文详细介绍。

指针式仪表识别效果

指针式仪表的识别效果分为两种情况，一种是普通的指针式仪表，另一种是360度指针式仪表，对于这两种仪表的读数识别，我会在后文进行详细阐述。

检测视频

使用YOLOv8+PyQt+OpenCV+Python可以实现数字式仪表和两种指针式仪表读数识别的检测视频。

整体思路流程

YOLOv8的检测结果更加集成了，在JupyterLab中，可以根据检测结果一步步获取目标框的位置信息，再根据这些信息，结合数字式仪表和指针式仪表的读数识别方法，实现整个识别过程，文章（一）将介绍不同规格仪器仪表图像识别（包括识别结果裁剪作为数字式仪表和指针式仪表读数识别的数据集），文章（二）将详细介绍两种指针式仪表的读数识别方法，整个流程的示意图和图像获取系统图将在后文展示。

不同规格仪器仪表图像识别

这一部分主要包括图像检测路线图、数据集准备、透视矫正、图像标注、数据增强、检测结果、图像分割等内容，由于代码较长且实现不太复杂，具体细节就不再赘述了。

数字式仪表读数识别

数据集准备和标注部分选择了数字“0-9”、小数点“.”以及常见的单位如“m，k，A，V，Ω，M，W，h”等，共标注图像180张，检测效果非常好，对数字及单位识别的置信度水平均在96%以上，最高的达到了98%，关于读数的具体思路，我们将在后文详细介绍，我们还使用了PyQt制作了界面显示，包括导入图片、开始检测、确认读数、修改读数、结果显示（包括当前时间、读数结果）、清除数据等操作，读数结果会保存在相应txt文件中。

本文介绍了使用YOLOv8进行数字式仪表和两种指针式仪表读数识别的全过程，从数据准备、模型训练、检测到结果展示，每一步都有详细的说明，希望本文能为大家提供一些有用的参考和帮助。