blocks|key|67943|text|也许二值化的绿色成分可以帮助..。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|67944|​|67945|📷|atomic|offset|length|67946|67947|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/c3682ed93d1f79bd04d2ccd8774207b0.png|imageAlt^0|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|U|8|@]|9|@$G|V|H|W|1|X]]|A|$]]|$1|I|3|C|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]]|K|$L|$5|M|N|O|A|$P|Q|R|-4]]]]

Maybe binarizing the green component can help...
<a href="https://i.stack.imgur.com/G9nsM.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/G9nsM.png" alt="enter image description here" /></a>

I have a question regarding how to find the tip of the dial in the image below.
<a href="https://i.stack.imgur.com/eKbe6.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/eKbe6.jpg" alt="enter image description here" /></a>
Here are some attempts I have made:
<ol>
<li>Get red color from the image and do Hough transformation. The outcome is not pleasant because of the light effect on the dial, causing a big area of shadow to disturb the process of Hough transformation. (as shown in the image 2)</li>
</ol>
<a href="https://i.stack.imgur.com/TsOss.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/TsOss.jpg" alt="enter image description here" /></a>
<ol start="2">
<li>Canny edge detection. But the effect is similar.</li>
</ol>
Would like to hear for some advice on how to deal with this case.

Python opencv detect tip of the dial

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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关于如何在下面的图片中找到刻度盘的提示，我有一个问题。​​以下是我所做的一些尝试：从图像中获取红色并进行Hough变换。由于表盘上的光效应，结果不太好，造成很大面积的阴影干扰了Hough变换的过程。(如图2所示)​​Canny边缘检测。但效果是相似的。想听听关于如何处理这个案子的一些建议。

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