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Python电梯楼层数字识别
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前言

这篇博客针对《Python电梯楼层数字识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。

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运行结果

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文章目录

一、所需工具软件
二、使用步骤
       1. 主要代码
       2. 运行结果
三、在线协助

一、所需工具软件

       1. Python
       2. Pycharm

二、使用步骤

代码如下（示例）：

import cv2
import numpy as np
import os

# 读取test中的图片
img1 = cv2.imread('test/3.jpg')
# 定义FLANN匹配器参数
indexParams = dict(algorithm=0, trees=10)
searchParams = dict(checks=50)
# 遍历文件夹中的所有图片
template_folder = 'template'
for template_name in os.listdir(template_folder):
    img2_path = os.path.join(template_folder, template_name)
    img2 = cv2.imread(img2_path)

    # 对当前template图片获取特征点和描述符
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x[0].distance)

    # 调整ratio，筛选好的匹配点
    good = []
    MATCH_THRESHOLD = 10

    # 检测匹配是否成功
    if len(good) >= MATCH_THRESHOLD:
        # 获取所有好的匹配点在img1中的位置
        src_pts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(src_pts)
        cx, cy = x + w / 2, y + h / 2  # 计算中心点
        scale_factor = 2.2  # 扩大比例因子
        new_w = w * scale_factor
        new_h = h * scale_factor
        new_x = int(cx - new_w / 2)
        new_y = int(cy - new_h / 2)
        new_x2 = int(cx + new_w / 2)
        new_y2 = int(cy + new_h / 2)
        cv2.rectangle(img1, (new_x, new_y), (new_x2, new_y2), (255, 255, 0), 22)

        font1 = "Current number:";
        font2 = "pcs";
        font = cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX  
        template_nameT=template_name.split('.')[0]
        cv2.putText(img1, font1 + str(template_nameT), (10, 118), font, 3.8, (0, 0, 255), 8)  
        cv2.imshow("DetectedPhoto1", img1)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

    else:
        print("No photo matched to "+template_name)

运行结果

三、在线协助：

如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人 QQ 名片，由专业技术人员远程协助！

1）远程安装运行环境，代码调试
2）Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
3）界面美化
4）软件制作
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6）网站制作

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