这是一个创建于 1931 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
自从用上了 homeassistant，总是想着把家里的各种东西集成进去。上次把总电量接入了（参考我的贴子： https://bbs.hassbian.com/thread-6410-1-1.html ）。
这次又想着把用水量也接进去。收集这些数据，期望可以发现：
- 每天的用水习惯是怎样的
- 是不是存在漏水的情况（水表一直缓慢转动，或者在家没有人的情况下发生转动，说明有地方漏水了）
- 是不是忘记关水了（水表一直长时间转动）
家里的水表是放在门外的公共水表间里面的。大概就是在楼道里面有一个门，门里面排着很多水表，门一关里面黑黑的。水表就是普通的塑料水表了。
为了低调，在水表间房顶安装了 raspberry zero w 和 pi camera，用 gpio 控制当拍摄时，打开 8 颗红外 led 闪光照明。把所有的东西放在一个 3d 打印的盒子里面。用细线引直流电源供电。3d 打印的外壳为黑色，并且没有可见光照片，在黑漆漆的水表间中很没有存在感。pi camera 是 1 代的 500W 像素，距离水表表盘大概 4 米。表盘大小为 8cm 的样子。为了得到足够大的图，给 pi camera 换了一个焦距大概是 10mm 左右的监控镜头。
这是第一版的图：画了块 PCB，上面有白光 led、dc-dc 电路、一个电机驱动(想后期接机械臂用来远程开关水阀)、光照度传感器、时钟芯片、还有块液晶屏。这一版没有最终采用，因为白光 led 实在是太高调了，夜晚楼道里一闪一闪的很是吓人。
第二版就去掉了不少东西，led 换成了红外的，电机驱动、屏幕光照啥的全部去掉，这一版给直接安屋顶了没拍照片，不过 3d 打印外壳的时候，为了得到尺寸，做了个 3d 效果图。
这样搞了一波后，在 respberry 中用 crontab 每隔 30s 跑脚本拍照，拍出来的照片大概是这样子的。最右边的那个表盘是咱家的。
经过一波 opencv 各种心态学、边界操作后（这图的特征是表盘比表盘的边暗很多，这特征很容易分开表盘）。找到了表盘。
在经过一波 opencv 的模板匹配（我只关心这种样子的水表，那做一个模板把对应的区域切出来）。得到了数字和指针。
其中数字还是挺清晰的，0342，边缘增强，二值化也容易，然后四等分后，跑一个分类器，再考虑写边界条件，估计就 ok 了。
指针有点模糊，但是肉眼还是可以分辨是指向下面的。分析：本身指针是红颜色的，表盘是白色的，在红外 led 的照射下，红色指针能反射红外光，表盘能反射红外光，所以两者的区别就不是很大。要二值化分离出来找形态特征似乎不是很容易。放 tensorflow 里面跑一跑（初学只是看了一些书），用了普通的回归做出来效果也不怎样。这块我就卡在这里不知道怎么办了，没有任何思路，求指点。
第 1 条附言 · 2019-09-11 10:28:28 +08:00
已订购焦距更大的镜头，看能否拍到更大的图像，这样也许会清晰些
第 2 条附言 · 2019-09-14 23:41:41 +08:00
新的镜头到货，原来16mm的镜头，换成了25mm的镜头，效果提升，至少现在能看清楚圆盘上的小字了，大赞！
第 3 条附言 · 2019-09-20 01:39:54 +08:00
发现一个 github 项目做类似的事情，学到了不少东西 https://github.com/jomjol/water-meter-measurement-system
第 4 条附言 · 2019-10-01 16:22:54 +08:00
最近半个月一直在研究实践上面的github上的那个工程，学到了不少知识，也有一些进展，总结如下：
- 工程中用了opencv的matchTemplate函数去匹配表盘上的区域。以前我一直没弄明白opencv模板匹配的用法，这个工程真正让我学会了，而且匹配效果挺不错的。工程中的代码是用了相机拍摄的大图去匹配的，500W像素的照片，在raspberry zero w上跑需要将近40s，我给改了下，想将拍摄到的照片缩小8倍，然后在小图上做模板匹配，然后在大图上切割。时间优化到3s。
- 工程中使用了tensorflow对小表盘做识别。我收集标注了大约3000多张图片用工程中的模型进行训练，效果没有工程中的那么好。原因我觉得是工程中的光照条件比较好，红色的指针和白色的背景区分很明显，但是我这是红外图，基本没有色彩；工程中的输入图片大小是3232，而我这把图片缩放到3232后人眼都基本看不清了指针了。于是修改了工程中的那个模型，把输入层的大小改成了64*64，效果大为提升。
- 虽然说google官方提供了raspberry zero w上的tensorflow，可以直接用pip3 install tensorflow安装，但是实际上，我遇到了不少问题。一个就是报kernel _FusedConv2D没有注册的问题（ https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/24732 ），最后看tensorflow的源码才发现，google在为arm6上使用openblas加速的时候，有些kernel不会被编译。最后我使用了这个工程（ https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm ）自己编译了tensorflow，用里面的rpi_one.conf就行。用docker会比较方便，不过需要给docker提供5G的内存，开始我只给了4G一直编译不过。虽然这样不带openblas，但是工程中的模型，在raspberry pi zero上跑的惊人的快，不到1s可以识别一个。
附一张识别结果图：每隔5分钟识别一次水表的最小两位表盘，识别结果在文件名中。由于条件限制，剩下的两个表盘拍不全（最近物业把水表箱全给上锁了，硬件先不调整了）
第 5 条附言 · 2019-10-15 10:46:18 +08:00
集成home assistant成功，结贴撒花。感觉各位提供思路。
 |
1
SeaRecluse 2019-09-09 16:27:16 +08:00
啊，你这都固定位置了，完全用不上模型啊。表盘边缘检测下，然后根据坐标不就知道数字了- -,另一个水表的数字直接 OCR，不用分类器
|
 |
2
optional 2019-09-09 16:46:46 +08:00
👍🏻 这行动力
|
 |
3
lxrmido 2019-09-09 17:00:13 +08:00
求教 LZ 是用什么做效果图的？最近打印 pi 的外壳想装到花盆上观察植物生长，用尺子量尺寸量得心好累，一个外壳要打印七八次实物出来一点点修改等得心态快炸了
|
 |
4
sadfQED2 2019-09-09 17:05:51 +08:00
你都用上 opencv 了，简单二值化，然后直接丢 tesseract ocr 就完事了，还要什么 tensorflow
|
 |
5
chengxiao 2019-09-09 17:07:33 +08:00
如果不在乎钱的话 可以找一些线上的打码平台,专门识别验证码的,价格差不多几离到 1 分一次
|
 |
6
allgy 2019-09-09 17:21:48 +08:00
提高输入图像的质量，1.换高清摄像头，2 改善光线条线 ？
|
 |
7
nisnaker 2019-09-09 17:30:21 +08:00  1
按 1 楼所说，监测一些固定的像素就能确定指针的指向吧；另外提供一个思路，我觉得直接用 0342 那张图，末位数字的纵坐标也能确定小数点后边的值，都不用看指针。
就比如 0342 这张图，看 4 和 2 的位置，2 应该是向上移动的，按说应该是 2 垂直居中的时候是 2.0，现在看好像是往上走了一点点，但远没到 3，姑且认为是 2.1 或 2.05 吧，精确的值可以多搜集一些数据把公式求出来就行了。 |
 |
8
msmmbl OP @SeaRecluse 谢谢。表盘边缘检测我试试看能不能把特征搞出来。
@lxrmido Altium Designer 可以导出 pcb 和 3d 元器件为 step 文件，然后导入 solidworks 中。然后就可以画外壳啦。 @sadfQED2 谢谢，tesseract ocr 我去了解下。 @chengxiao 哈哈，人肉识别，很强势 @allgy 嗯，是，硬件上，后期考虑换树莓派 v2 的 camera，这样可以得到更多的像素，以及增加更多的红外 led （不过红色指针会不会在更多的红外 led 上更清晰还需要实验）。不过这一版既然已经人肉可分辨了，还是考虑能否在软件上搞定。 |
 |
9
seraphv3 2019-09-09 19:34:54 +08:00
|
 |
10
xmoiduts 2019-09-09 19:56:42 +08:00
觉得判定最小数字位置的方案可行；另外，那个黑色大兴机场型指针敏感度应该最高，如果能拍到视频，也可以间接测出水流量吧。
|
|
11
msmmbl OP @xmoiduts 拍视频应该问题不大。可是这个黑色的东西有时候转的很快，快到只有阴影的那种。可能是这种弱光情况下帧率上不去……我得再看看。
|
 |
14
shintendo 2019-09-09 20:59:34 +08:00 1
原来是真的水表
|
 |
15
cshlxm 2019-09-10 09:22:50 +08:00
这个查水表的方式 硬核~ 楼主行动力真 nb~ 6666
|
 |
16
koala9527 2019-09-10 09:51:04 +08:00
有这个动手能力，在家再接一个流量传感器就行了。。。
|
 |
17
qping 2019-09-10 11:08:16 +08:00
3d 打印是自己买设备么
|
 |
18
ty89 2019-09-10 12:46:35 +08:00
把你家的总表换成智能的就行了，费这劲
|
 |
19
sorasyl 2019-09-10 15:41:48 +08:00
你这头像，怪不得要查水表
|
 |
20
hahaayaoyaoyao 2019-09-10 15:55:34 +08:00 via Android
自己写代码，我可惜帮你。
|
 |
21
ziding 2019-09-10 16:19:14 +08:00 1
我说个我们原来水表上用过的方案，在最小的指针上嵌入一小块磁铁，然后外面用霍尔进而感应计数。
|
 |
22
deorth 2019-09-10 18:05:03 +08:00
楼主这头像让我以为是要防查水表
|
 |
23
piaochen0 2019-09-10 22:27:01 +08:00
我只知道有一个朋友的公司做这套算法，让一个程序员什么事情都没干，专研了半年搞出来了...
|
 |
24
classyk 2019-09-11 08:20:19 +08:00
是否可以考虑加一点光源，在拍摄的时候打开光源，以提升图像质量
|
|
25
msmmbl OP @koala9527 @ty89 我们这边水表以及附近的设备的物权属于自来水公司，而且管路都预埋在墙里了，我做不了什么，下次装修回考虑。
@qping 3d 打印机现在基本从硬件到软件都开源了，我参考了这个贴子 https://post.smzdm.com/p/332896/组了台，外观丑了点但是效果还行。整个过程还是很有意思的，考虑组个？  @ziding 霍尔是个挺不错的方案，可以做到很低的功耗。用霍尔传感器检测磁性唤醒 MCU 计数就行。然而我这水表全塑料的，一点磁性都没。 @piaochen0 原来这东西这么难啊 @classyk 嗯，后期实在不行有个计划，在表盘附近按一个用电池驱动的绿光 led，和摄像头无线联动拍摄时候同步照亮指针区域，因为区域小可以用很小的 led，应该不会太高调。 |
 |
29
webshe11 2019-09-12 05:48:53 +08:00
头像 + 标题 = cha 水表
|
 |
30
tmsdy0404 2019-09-13 00:17:04 +08:00 via iPhone
执行力 max!!
也想入 3D 打印的坑。。。。 |
 |
31
zomco 2019-09-13 13:55:05 +08:00 via Android
就用 OCR，不要用 tensorflow
|
 |
33
ZeroW 2019-09-16 22:02:26 +08:00 via Android
大哥，你网站挂了
|
|
35
msmmbl OP @1314258 目前树莓派有出两个版本的摄像头，一个是 500W 像素的，一个是 800W 像素的。800W 像素那个硬件上带了一个加密芯片，导致市场上没有第三方生产，而官方的那个又不能换镜头，所以不选用。500W 像素那个，随便淘宝上找下就好了，选有 M12 镜头座不带红外滤光片的那种，比如"树莓派 红外 夜视 调焦"这样的关键字。镜头可以去看看卖监控的店，M12 的小镜头，我最后选了 25mm 的镜头。
|
Select Language