【工业机器视觉】基于深度学习的水表盘读数识别（5-读数修正）

【工业机器视觉】基于深度学习的水表盘读数识别（3-数据标注与转换）-CSDN博客

读数修正

上一篇我们已经正确对图片进行了预测，并且可视化了预测结果，接下来我们要对预测结果数据进行解析、处理、修正，得到最终读数。这里不再介绍上位机开发，本文是基于Pyside6开发的上位机。

模型加载

分别加载3个训练好的模型：

  1. self.modelPointer = YOLO(model_path + weight_pointer)
  2. self.modelSeg = YOLO(model_path + weight_seg)
  3. self.modelDigit = YOLO(model_path + weight_digit)

modelPointer：指针目标检测

modelSeg：梅花针分割

modelDigit：字轮数字目标检测

注：本文转载自blog.csdn.net的道友老李的文章"https://blog.csdn.net/u014608435/article/details/144419569"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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