安装pip3 install qrcode -i https://pypi.douban.com/simple基础使用import os
import qrcode
path = os.path.join(os.path.dirname(settings.BASE_DIR), 'scripts', 'a.jpg')
qrcode.make('').save(path)其他案例import
最近有个项目需要实现二维码的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维码的测试效果。这次测试的有opencv 4.2的QRCodeDetector库，BoofCV的库，Quirc，Zbar和ZXing。视频的采集统一使用cv的VideoCapture，视频的存储统一使用cv
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2024-04-08 09:54:31
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识别二维码的项目数不胜数，每次都是开箱即用，方便得很。这次想用 OpenCV 从零识别二维码，主要是温习一下图像处理方面的基础概念，熟悉 OpenCV 的常见操作，以及了解二维码识别和编码的基本原理。作者本人在图像处理方面还是一名新手，采用的方法大多原始粗暴，如果有更好的解决方案欢迎指教。QRCode二维码有很多种，这里我选择的是比较常见的 QRCode 作为探索对象。QRCode 全名是 Qu
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2022-12-27 15:22:07
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opencv4 QR码检测和识别源码解析opencv4新增功能之一——QR码检测和识别。下面简要介绍其算法步骤。算法流程缩放图片；opencv中设定待检测的图片最小维度为512，因此，如果图片的宽/高小于512话，将会保持长宽比缩放到512；阈值化；采用自适应阈值方法对图片进行阈值化，自适应窗口大小为83；搜索定位图案（回字）；因为三个点位点黑白间隔的宽度是1：1：3：1：1，所以先进行水平扫描全
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2024-04-22 09:20:04
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Datamatrix原名Datacode，由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明。 Datamatrix是一种矩阵式二维条码，其发展的构想是希望在较小的条码标签上存入更多的资料量。Datamatrix的最小尺寸是目前所有条码中最小的，尤其特别适用于小零件的标识，以及直接印刷在实体上。 本文介绍的是使用libdmtx结合Op
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2024-03-26 11:42:25
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完成了opencv基础知识学习，现在进行实践操作1、生成随机四位数字验证码import os
import random
# captcha是用于生成验证码图片的库，可以 pip install captcha 来安装它
from captcha.image import ImageCaptcha
def random_captcha_text(num):
# 验证码列表
ca
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2023-08-17 23:58:30
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二维码使用已经非常普遍，名片上有，手机支付也可以拍照二维码支付。有些商品包装甚至出现多个二维码， 一次拍照，同时读取多个二维码也非常常见。笔者这次讲述如何使用机器视觉大师一次读取多个二维码的过程。 感兴趣的读者可以尝试使用机器视觉大师自己操作，可以实现仓库产品入库或出库的信息登记，免除手工操作的麻烦和不便。 下图是一个包装上的二维码实图。 二维码是一个规
# 用JavaScript识别QR码
QR码（Quick Response Code）是一种二维码，广泛用于商业和个人生活中，可以存储文本信息、网址、联系信息等。在Web开发中，有时候需要识别QR码来实现特定功能，比如扫描登录、产品信息查询等。本文将介绍如何使用JavaScript来识别QR码，并提供代码示例。
## QR码识别原理
QR码的识别原理是借助相机捕捉图像，然后通过解码算法解析其
原创
2024-02-29 05:32:34
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来源：Yi'mouleng（@丶伊眸冷） 链接：http://t.cn/R40WxcM 前言 有关二维码的介绍，我这里不做过多说明， 可以直接去基维百科查看，附上链接QR code（https://en.wikipedia.org/wiki/QR_code）. IOS7之前，开发者进行扫码编程时，一
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2016-10-24 08:33:00
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YOLOV5识别滑块和缺口前言一、YOLOV5二、数据集标注三、训练总结 前言在上一篇文章中，总体概述了滑块该种类型滑块验证码的识别方案。今天这篇文章将阐述如何使用YOLOv5来识别滑块和缺口一、YOLOV5YOLOV5是一种实用方便的目标检测框架，能够很容易的就使用起来，非常友好，只需要准备好自己的数据集，就可以完成自定义的目标检测任务。因此，在这个项目中我选择了YOLOv5来快速实现我的需求
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2024-04-12 09:41:24
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C++使用opencv4.0调用tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型并进行物体识别安装所需软件/库Step0. 确保已安装python或Anaconda3Step1. 生成opencv可调用的pbtxt文件Step2. 调用模型并识别物体 参考资料：
How to load Tensorflow models with OpenCV;
O
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2024-08-08 16:57:28
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背景：最近在学习OpenCV,在CV群里有个人问了一个问题，就是个了一幅图片，识别里面的细胞，并且识别出细胞的总个数。原图如下所示：图中白色的细胞。分析：1、首先要定位到细胞，就是确定细胞的位置。这个很容易办到，进行二值化就可以得到清晰的黑白轮廓，然后通过寻找连通域可以圈出图中细胞的位置。2、识别定位到细胞的总个数。这个就有点难办了。难点1：细胞重叠了怎么算。难点2：怎么才能识别为单个细胞，怎么算
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2024-02-19 14:43:42
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Python3 识别验证码（opencv-python）一、准备工作使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库： pip3 install opencv-python
pip3 install numpy 二、识别原理采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤：图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存人工标注 - 对切割的字符图片进
实验目标： 完成一个人脸识别的程序，可以识别你宿舍的几位同学人脸检测人脸特征提取与比对 需要识别的人物： 输入待识别图像，判断是哪一个舍友识别效果：人脸检测框定，返回室友的名字：唐悠悠-tyy参考资料：https://docs.opencv.org/4.5.4/d0/dd4/tutorial_dnn_face.html 人脸检测器: cv2.FaceDetectorY
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2024-04-22 13:57:21
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之前用tensorflow1.13做了一个验证码识别的小东西准确率还是相当高的（当然其中大部分逻辑都是从网上很多大神的博客中借鉴以后再自己试验的）前不久tensorflow2.0的alpha版发布以后就一直想着用2.0的keras方式重写一遍，因为看了deeplearning.ai中的几个视频中都是以keras方式来实现的，感觉比原生的tensorflow方式建立模型的方法要简单清晰很多，而且训
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2024-08-07 15:04:56
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OpenCV实现手写体数字训练与识别机器学习(ML)是OpenCV模块之一，对于常见的数字识别与英文字母识别都可以做到很高的识别率，完成这类应用的主要思想与方法是首选对训练图像数据完成预处理与特征提取，根据特征数据组成符合OpenCV要求的训练数据集与标记集，然后通过机器学习的KNN、SVM、ANN等方法完成训练，训练结束之后保存训练结果，对待检测的图像完成分割、二值化、ROI等操作之后，加载训练
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2024-02-19 14:40:25
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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。第一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一个符号代替下次信源化简过程的符号，从而创建一个简化信源系列，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码是0和1，这些符号被分配给最
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2024-04-07 14:09:46
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大致介绍 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码 这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 识别验证码通常是这几个步骤： 1、灰度处理 2、二值化
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2024-04-13 13:26:27
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一：代码先给出代码：代码1 ocr_template_match.py需要先配置下：说一下基本思路：1.肯定是模板匹配问题。先对模板处理，这个模板其实对应个10个小模板（0-9），我们需要先拆10部分出来，拆出来之后，我们要知道每个模板对应哪个数字。读取模板图像->灰度（一般都转化为灰度，方便处理）->二值（进一步处理，只剩黑白图像，方便处理）->计算轮廓（自动拆分10个轮廓，这
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2024-03-04 05:32:02
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边缘检测对于缺口明细的图形非常好用例如这种： 在或者是 两种都是缺口边缘明显，只要稍加处理就可以得到轮廓边缘 直接开搞读取文件# 读取文件
image = Image.open(path)
img = image.copy() # 复制
img = np.array(img) # 转化为numpy
img = cv2.resize(img, (268, 100)) # 用cv
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2023-12-02 21:36:21
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