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由于七段數(shù)碼管顯示數(shù)字和字符比較直觀、清晰、響應速度快，所以它被廣泛應用在現(xiàn)場儀器儀表中。通過攝像頭獲取數(shù)碼管數(shù)字圖片，也可以根據(jù)數(shù)碼管編碼方式比較容易識別出其中的數(shù)字。
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計數(shù)器、頻率計上的數(shù)碼管顯示動態(tài)變化的數(shù)字
根據(jù)不同的顯示原理，七段數(shù)碼管可以使用 LED、LCD、OLED、場致發(fā)光管等制作，顏色也有很多種類。其中紅色 LED 的數(shù)碼管比較常見。
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紅色七段數(shù)碼管 0~9 顯示的圖片
數(shù)碼管的七個筆畫根據(jù)不同的點亮組合，可以形成不同的數(shù)字、字母以及字符。理論上可以總共有 127（2^7-1）個不同的編碼組合。下面的表示是常見的字符、數(shù)字編碼方式。在不同的場合，下面的編碼會有略微調(diào)整。
七段數(shù)碼管顯示不同數(shù)字和字符
識別數(shù)碼管的數(shù)字、字母，只要根據(jù)圖片的灰度信息即可。根據(jù)每個筆畫段的亮度，判斷對應的 LED 段是否點亮，進而可以確定所對應的數(shù)字或者字母。
有的時候數(shù)碼管的右下角還有一個小數(shù)點位，用于顯示數(shù)字的小數(shù)點的位置。它也可以配合字符、數(shù)字來表達其他的含義。
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七段數(shù)碼管灰度圖像
相比于漢字、英文字符的印刷體，七段數(shù)碼管的字體并沒有太多的變化。它會在尺寸、比例、筆畫的粗細、字體的傾角方面有差異。
如果已知數(shù)碼管的字體，可以比較方便在歸一化之后的圖像中確定下每個筆畫段所占具的圖像位置。
下圖顯示了常見到的七段數(shù)碼段各個筆畫對應的序列位置，以及 0~9 數(shù)字對應的七段點亮編碼。
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七段數(shù)碼管 0~9 數(shù)字編碼
根據(jù)數(shù)碼管灰度圖像的亮度統(tǒng)計直方圖，可以確定下背景和點亮字段所對應的亮度值。根據(jù)這兩個是數(shù)字可以確定下一個閾值，用于確定筆畫是否被點亮。
下圖顯示了 0~9 個數(shù)字對應的圖像灰度圖的直方圖統(tǒng)計，他們大體呈現(xiàn)相似的分布。
0~9 數(shù)字圖片亮度值的直方圖
通過灰度圖上每個筆畫段的平均亮度，求出數(shù)碼管的筆畫編碼，在通過查表可以確定圖片中數(shù)碼管所對應的數(shù)字。
通過每個筆畫段亮度來確定數(shù)碼管的編碼
對于靜態(tài)圖像，利用先驗知識來講數(shù)字進行定位、分割，形成歸一化之后的灰度數(shù)字圖像。通過上面的方法可以簡便快速確定下每個數(shù)碼管所對應的數(shù)字，進而可以獲得儀表所顯示的數(shù)值。
這種方法所需要的計算量比較小。當圖像比較清晰的時候，識別的準確性非常高。
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計數(shù)器對脈沖計數(shù)，動態(tài)顯示技術結果
在有些場景下，數(shù)碼管顯示內(nèi)容是動態(tài)變化的，由于設備更新數(shù)字與攝像頭沒有同步，所以拍攝到的圖像中可能包含有數(shù)碼管在前后兩個數(shù)字變化的過度圖像，即前后兩個數(shù)字的疊加狀態(tài)。此時，就會對上面識別方法造成干擾。
使用一臺計數(shù)器，對于不同頻率的脈沖進行計數(shù)。數(shù)碼管動態(tài)變化，使用攝像頭獲得序列圖像之后，利用上面的方法所識別的數(shù)字序列如下圖所示：
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六組不同頻率脈沖信號計數(shù)結果曲線
由于是對不同頻率的脈沖信號進行計數(shù)，所得的序列原則上應該是一個直線。直線的斜率與脈沖的頻率成正比。
但是上面所顯示的六組不同頻率的脈沖技術結果中，可以看到存在著一些數(shù)據(jù)的跳動值。這說明前面算法對于出現(xiàn)疊加狀態(tài)的數(shù)字識別存在錯誤。
下面是另外一組時間，計數(shù)器對蓋革管輸出的放射性檢測脈沖計數(shù)。結果應該是一個單調(diào)遞增的曲線。其中仍然存在著數(shù)據(jù)的抖動。
計數(shù)器對蓋革管脈沖計數(shù)，圖像識別后的數(shù)據(jù)曲線
對于前面實驗結果中，識別錯誤的圖像進行分析，可以看到這些錯誤都是由于攝像頭所拍攝到的數(shù)碼管在前后過渡過程所形成的錯誤圖像引起的。
下圖顯示了一些識別錯誤時，所采集到數(shù)碼管圖像序列連續(xù)三幀所對應的數(shù)字最后一位數(shù)字圖像。圖片下面數(shù)字對應的圖像識別的結果。
識別錯誤時，連續(xù)三幀圖片對應的數(shù)碼管的圖像
由于數(shù)碼管本身發(fā)光的亮度與驅動電流之間不是線性關系，所以過渡過程的圖片并不是兩個數(shù)字簡單的線性疊加，因此獲得過渡過程的數(shù)碼管的識別具有一定的難度。
解決圖片中數(shù)碼管圖像識別錯誤的問題，可以通過以下三個方面來解決：
（1）盡可能縮小攝像頭的曝光時間，這樣可以大大減少所獲得圖片中存在前后兩個數(shù)字疊加的情形。但這樣會造成圖像亮度減低，從而增加所獲得圖像的噪聲；
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計數(shù)器在記錄蓋革管輸出的脈沖信號
（2）對所獲得數(shù)據(jù)進行濾波，比如使用中值濾波這種非線性濾波方法，可以有效將數(shù)據(jù)序列中的抖動噪聲消除。也可以利用所測量數(shù)據(jù)的本身特性，來對錯誤數(shù)據(jù)進行提出，比如脈沖計數(shù)應該是對應遞增的序列；
（3）利用所獲得圖像前后相鄰的序列信息，直接訓練一個動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡，來識別過渡圖像中的數(shù)字信息。這對于在一個曝光時間內(nèi)，數(shù)碼管僅僅跳動一次的情況是有效果的。如果在攝像頭一個曝光時間內(nèi)，數(shù)碼管的是誰出跳動兩次以上，則大大增加了過渡圖片空間的復雜性，對于機器學習所需要的網(wǎng)絡模型和訓練數(shù)據(jù)都提出了更高的要求。
由于攝像頭對于數(shù)碼管是離散時間圖片采樣，并存在一個采樣時間，因此上存在著一個最高變化速率。當數(shù)碼管的跳動高于這個速率的時候，是無法從圖片中準確獲得數(shù)碼管數(shù)字信息的。
