J’ai implèmenté ta fonction de lecture de mon compteur d’eau suivant ton exemple.
Tout se passe bien pour les recherches, isolation des chiffre, bibliothèque réalisé, mais j’ai un taux de reconnaissance des chiffres déplorable (à peine 60% ce qui n’est pas suffisant).
En regardant les images générés, il y a un méchant reflet sur les chiffres du compteur qui perturbe la reconnaissance.
Peux tu me donner un petit coup de pousse pour régler ce problème?
Déjà tenté: LED IR: NOK, Replacer 6 LED Blanches au dessus des chiffres: NOK, 3 puis 3 LED à différents endroits pour générer des reflets différent: fait (je pense que c’est la solution…. avec le traitement adéquat).
Sur le post traitement des images j’ai tenté: un « GaussianBlur » à (5,5) avec un « Flougaussier » à (150,255) sur les 2 images prises sous 2 éclairages différent mais je n’arrive pas à supprimer le reflet.
Un sujet casse, merci de tous les conseils…

Fréd

Sur ce point je souffre depuis quelque temps déjà. Pourrais tu m’aider à avancer en me postant l’ensemble de ton programme python car la récupération de tes bouts d’exemple ne donne pas grand chose.

Ce que j’ai réussi à faire: l’installation d’OPENCV (pénible) :OK, la prise de photo et le post traitement:OK, les photos références et la bibliothèque de chiffre je pense que c’est OK, le découpage théorique de la zone de chiffre: OK. Je marque théorique car je n’ai pas réussi à réaliser la recherche dans l’image origine des images références pour trouver en automatique la zone de chiffres.

Comme tu le vois, avant de t’écrire HELP j’ai cherché et cherché et en définitive HELP Sébastien.
Dans tes exemples il me manque, me semble t’il, cette recherche d’image avec le « template matching » que je n’arrive pas à mettre en œuvre.
Merci pour ton aide,
Fred

def findTemplate(baseImage, templateImage):
res = cv2.matchTemplate(baseImage, templateImage, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_score, max_score, (min_x, min_y), (max_x, max_y) = cv2.minMaxLoc(res)
return max_x, max_y, max_score

On passe l’image de base et l’image du template et on retourne la position et le score du « meilleur match ».

Concernant le Template Matching avec Open CV, voir : http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html