🚀 go-pugleaf

Cześć.

Jest takie coś:

https://drive.google.com/file/d/1wsunQU_gOmqgQ1-jFkHeubBNSpJPAS5F/view?usp=sharing

Zdjęcie jest zrobione normalnym aparatem, docelowo będzie to nagrywane 
gorszej jakosci kamerą, więc kontrast i szumy będa inne, odczyt będzie 
też w nocy (podświetlowny z boku) więc cienie też będą inne.

Wiem, że zawsze orientacja obrazu będzie taka jak widać, czyli połowa 
zakresu, wskazówka w pionie. Kamerę mam pod kontrolą.

Zadanie:

Mając do dyspozycji niewielką moc obliczeniową (~-pi) zanalizować obraz 
i odczytać położenie wskazówki na tarczy dostając liczbę 0-max.

To nie jest krytyczne, wiec jesli raz na jakiś czas będzie bład to nie 
złego się nie stanie.

Po drugie, to nie jest real-time. Jeśli odczytam położenie raz na 
kilkanaście sekund, będzie ok.

Najwygodniej będzie mi uzyć OpenCV + python bo mam w tym jakieś 
doświadczenia.

Teraz:
Mam jakieś pomysły jak to zrealizować za pomocą kilku algorytmów, ale 
całośc rozbija się o to, że warunki w których to robię, będą zmienne. 
Zarówno oświetlenie jak i "zaparowanie" górnej częsci wyświetlacza będą 
zależały od pogody.

Coś czuje że bez sprytniejszych algorytmów daleko nie zajadę.

Opcja czołgowa: generować sztuczny obraz czyjnika bez wskazówki, 
metodami porównywania obrazu dopasować go idealnie do klatki z kamery, 
wklejać wskazówkę co kilka stopni i sprawdać która z takich wklejonych 
wskazówek splecie się najlepiej z obrazem. Tylko że to czasochłonne.

Opcja sensowna: algorytm potrafiący określić od razu kąt pod którym 
widać wskazówkę, np. po wykasowaniu pierścienia i tarcz (tarcze pewnie 
załatwi prosta binaryzacjia + erozja). Jakieś propozycje na odczyt kąta 
pod którym jest wskazówka?

Może ktoś widział podobne zagadnienie w postaci publikacji gdzie mógłbym 
zerknąć choćby na hasłowe algorytmy?

PS. Nie, nie da się podłaczyć czujnika innego niż ten ;) Z przyczyn 
pozatechnicznych.

PS2. To nie zaliczenie, to konkretny problem ad-hoc z domu ...