目录:机器视觉():概述机器视觉(二):机器视觉硬件技术机器视觉(三):摄像机标定技术机器视觉(四):空域图像增强机器视觉(五):机器视觉与世界杯机器视觉(六):频域图像增强机器视觉(七):图像分割机器视觉(八):图像特征提取机器视觉(九):图像配准机器视觉(十):印刷体字符识别机器视觉(十一):条码识别??以下为正文??     &nbsp
最近在学习的内容之,整理下,图片均为网络图片。提及的条形码主要为EAN-13、概念条形码由宽度不同、反射率不同的条(黑色)和空(白色)组成。按照特定的编码规则编制,用来表达组数字、字母信息的图形标识符。 工业25 EAN-13为什么用黑色、白色来表示条形码? 因为两种颜色有截然不同的反射率,众所周知,黑色吸收光中的所有颜色,白色反射光中的所有颜色。当然,也可以用其他两种颜色来表示条
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入段漂亮的代码片生成个适合你的列表创建个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建个自定义列表如何创建个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用M
如今二可以说遍及了我们生活的各个角落,基本上我们的衣食住行都会见到二的身影。Python 用于生成及解析二的库为:qrcode、myqr 和 zxing,安装通过 pip install qrcode/myqr/zxing 即可。生成生成二的 Python 库为:qrcode、myqr,接下来我们通过示例来看下。1. 方式qrcode 库可以生成些相对简单的二,优势是速度
# 识别的Java实现指南 ## 引言 在当今的技术环境中,(即条形码)广泛用于各种应用场景,如库存管理、商品销售、身份验证等。对于新入行的开发者来说,实现识别个很好的入门项目,本文将指导你如何在Java中实现这功能。 ## 识别流程 下面是实现识别的基本流程: | 步骤 | 操作 | 描述
原创 10月前
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运行波:现在我们几乎每天都在使用二,添加个朋友,支付个费用,登录个网站等等都使用到了二,你会不会有时候在想,为什么对方不给你二下,加个好友呢? 哦,不是,你会不会有时候在想,为啥每张看似差不多的二图片,里面都承载了各式各样的信息呢?又如何使用 Python 去生成自己想要的二呢?那么接下来,就是: 学习 Python 的正确姿势 先
、安装依赖库pip install qrcode pillow image zxingpillow是python3中PIL的代替库,image是生成图版需要用到的库安装image时报错“Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 22] invalid mode ('wb') or filename”,没管,直接在p
# 使用Python识别条形码128和39 在数字化的时代,条形码和二成为了信息传递和商品管理中不可或缺的部分。对于新手开发者而言,使用Python识别条形码(如128和39)是个不错的入门项目。本文将详细指导大家实现这个功能。 ## 流程概览 在开始之前,先了解实现步骤。以下表格展示了整体流程: | 步骤编号 | 步骤描述 |
原创 2024-10-31 09:42:59
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最近有个项目需要实现二识别和摄像头的数据采集。在开始正式项目之前,我决定用python写几行简单的代码来测试每个库的识别效果。这次没有连续测量,也没有使用多线程识别。只是简单的测试了每个二的测试效果。这次测试的有opencv 4.2的QRCodeDetector库,BoofCV的库,Quirc,Zbar和ZXing。视频的采集统使用cv的VideoCapture,视频的存储统使用cv
转载 2024-04-08 09:54:31
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*天麻成功https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a1z10.15-b-s.w4011-23782182240.96.67c86d70T4noUO&id=601054453304&rn=98b9b6283adfd8f5518d9de445677dba药品条形码格式不样;
原创 2021-09-23 11:55:50
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7.1识别的流程和方法制:条码即指条码条和空的排列规则,常用的制包括:EAN 、39 、 交叉 25 、UPC 、128 、93 ,ISBN ,及 Codabar (库德巴)等      识别过程:      创建条形码模型 crea
原创 2023-04-20 11:52:21
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识别主要通过qzxing库来识别,库的下载和编译百度下。
原创 2022-12-14 10:32:54
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在做自动化测试的时候,经常会遇到需要输入验证的地方,有些可以让开发屏蔽,但是有些不行,这时候,我们可以调用tesseract来实现图像的识别。在JAVA中调用tesseract,主要有两种方式:cmd方式,tess4j方式。我要介绍的是用tess4j的方式来识别图像,得到验证。首先要在工程中加入tess4j的jar包,如果是maven项目,可以从中央仓库中获取 https://mvnrepos
组规则排列的黑色线条、白色线条以及对应的字符组成。对倾斜的(没有严重形变)的角度校正,可以根据其黑白相间、排列规则的特点,计算傅里叶频谱,通过傅里叶频谱中直线的倾斜角度计算空间域图像需校正的角度。先贴出来待校正的和其傅里叶频谱图:          傅里叶频谱中亮度值代表了频率变化的强弱,直线的方向代表了频率变化的方向。上图傅里叶频谱中最亮的那条线就是与黑白相间条
转载 2016-08-13 11:39:00
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# 使用Python OpenCV识别倾斜的 在图像处理中,识别(如条形码)是个常见的需求。然而,倾斜的往往会影响识别的准确性。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来有效识别倾斜的,并提供相关的代码示例。 ## 1. 环境准备 在开始之前,需要确保已经安装了以下库: - OpenCV - NumPy - pyzbar(用于解码条形码) 可以使用以下命令安装
原创 2024-09-17 05:08:19
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1. 霍夫曼编码  霍夫曼编码对每个信源符号产生可能最小数量的编码符号。第步是通过对所考虑的符号的概率进行排序,并将具有最小概率的符号合并为个符号代替下次信源化简过程的符号,从而创建个简化信源系列,过程如下图所示,重复合并直到信源只有两个符号的简化信源为止:  第二步是对每个化简后的信源进行编码,从最小的信源开始,直到遍历原始信源。对两个符号信源的最小长度的二值是0和1,这些符号被分配给最
.ZXing.Net 源代码地址:http://zxingnet.codeplex.com/ 也可以使用Nuget包管理,添加如图: 说明:ZXing是个开源Java类库用于解析多种格式的1D/2D条形码。目标是能够对QR编码、Data Matrix、UPC的1D条形码进行解码。 其提供了多种平
转载 2017-05-16 11:23:00
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.ZXing.Net 源代码地址:https://github.com/zxing/zxing http://zxingnet.codeplex.com/ 也可以使用Nuget包管理,添加如图: 说明:ZXing是个开源Java类库用于解析多种格式的1D/2D条形码。目标是能够对QR编码、Dat
转载 2016-04-24 13:29:00
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# 使用jQuery调用摄像头识别 在现代社会中,二已经成为了种非常常见的信息传递方式。但在某些场景下,我们可能需要识别来获取信息。本文将介绍如何使用jQuery调用摄像头来识别。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要确保我们的网页可以访问用户的摄像头。为了实现这点,我们可以使用`navigator.mediaDevices.getUserMedia`API来获取摄
原创 2024-04-08 05:19:43
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摘:https://blog.51cto.com/u_15284226/3163453 ...
qt
转载 2021-08-12 18:08:00
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