原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

Dynamsoft是一家著名的开发条形码控件开发包的公司,其旗下 Dynamic .NET TWAIN产品近日升级到v5.0版本,对于在支持WPF功能方面有着较大的改进.下面就让我们一起来看看这次更新的详细内容吧: 添加了Dynamic .NET TWAIN的WPF版本,能更加轻松的将文档扫描功能集成到WPF的App里去 添加了一个IfShowCancelDialogWhenBarcodeOrOCR属性,这样在做条形码或OCR的时候会显示进度条 添加了一个OnWaitForEnd事件用来检测条形

安装opencv功能包: $ sudo apt-get install ros-indigo-version-opencv libopencv-dev python-opencv  检测指示线: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import rospy from sensor_msgs.msg import Image import cv2, cv_bridge import numpy from geometry_msgs.msg import Twi

<Android传感器高级编程> 基本信息 原书名:Professional Android Sensor Programming 原出版社: Wrox 作者: (美)米内特(Greg Milette)    (美)斯川德(Adam Stroud) 译者: 裴佳迪 丛书名: 移动开发经典丛书 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302340775 上架时间:2013-12-3 出版日期:2013 年11月 开本:16开 页码:481 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设

Bar Code 条形码 1.clear_all_bar_code_models    清除所有条形码模型释放内存clear_all_bar_code_models( : : : )2.clear_bar_code_model     清除条形码模型释放内存clear_bar_code_model( : : BarCodeHandle : )3.create_bar_code_model        创建条形码阅读器模型create_bar_code_model( : : GenParamNa

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

[微语]世上有很多不可能,不过不要在你未尽全力之前下结论 特征检测:找到图像特征的技术 特征描述:描述图像特征 Harris角点检测(Corner Detection) 参考: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_features_harris/py_features_harris.html#harris-corners 角点的特征是 无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大. 学习函数:cv2.

目录 cv2.findContours()   主要记录Python-OpenCV中的cv2.findContours()方法:官方文档: cv2.findContours()   在二值图像中寻找图像的轮廓:与cv2.drawubgContours()配合使用: # 方法中使用的算法来源 Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images by border followin

1. 原图像大小调整,提高运算效率 2. 转化为灰度图 3. 高斯平滑滤波 4.求得水平和垂直方向灰度图像的梯度差,使用Sobel算子 5.均值滤波,消除高频噪声 6.二值化 7.闭运算,填充条形码间隙 8. 腐蚀,去除孤立的点 9. 膨胀,填充条形码间空隙,根据核的大小,有可能需要2~3次膨胀操作 10.通过findContours找到条形码区域的矩形边界 实现: #include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp&

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

原文:https://paul.kinlan.me/face-detection/ 在 Google 开发者峰会中,谷歌成员 Miguel Casas-Sanchez 跟我说:"嘿 Paul,我给你看一个 demo".看完之后我必须对它进行研究. Shape Detection API(图形检测API)目前在 WICG 中尚处于孵化和试验阶段,这对于平台来说是一个很好的渐进过程. Shape Detection API 有意思的地方在于,它是基于用户设备的一些基础硬件功能上创建标准接口

其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 3. 对非标准条形码,进行定位,然后用Zbar(或者Zxing)解码显示. 4. 对非标准的QR二维码图片,进行定位,然后用Zbar(或者Zx

14年给别人写的一个库存软件,用到扫码枪,所以就有了这个类. 编码规则相对简单,详见百度百科EAN-13 示例运行效果如下: 类模块:cEAN13.cls Option Explicit '★━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ '☆ ┃2014/10/5 18:14:58 |13位EAN-13条码条形码生成类 '☆ ┃悠悠然(QQ:2860898817,VB交流群:369088586) '┗━┻━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ '------------------------

[编者按]本文作者为 Matthew Maher,主要手把手地介绍如何用 Swift 构建简单的条形码检测器.文章系 OneAPM 工程师编译整理. 超市收银员对货物进行扫码,机场内录入行李或检查乘客,或是在大型零售商的存货管理等活动中,条形码扫码器都是一个简单而实用的工具.事实上,条形码扫码器还帮助消费者实现了智能购物,货物分类等用途.这次,我们将为iPhone开发一个扫码器. 我们很幸运,苹果公司让条形码扫描过程的实现变得很简单.我们将会深入AV Foundation框架开发一个简单的能够扫

一.Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,

ABBYY FineReader会在识别前分析页面图像并检测图片上不同类型的区域,如文本.图片.背景图片.表格和条形码区域,此分析确定识别的区域和识别顺序.在用户界面中,不同的区域类型按其边界的颜色进行区分. 如果在一个区域上单击,则其将突出显示并变为活动,也可以按Tab键来浏览各区域.按Tab键时,各区域被选择的顺序由区域的编号决定.默认情况下,在“图像”窗口中看不到这些区域编号,仅当选择将区域排序工具时,才能看到这些编号. 用于手动绘制和编辑区域的工具可在图像窗口中找到,并出现在文本.图像.

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍程序性能检测及优化,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 本文使用到的库有cv2/numpy/time/profile,涉及函数有cv2.getTickCount,cv

发布时间:2014-10-31 DataMatrix的代码结构和QR码基本相同: 其中Detector的功能还是从原始图像中找出符号码的部分,并且进行透视转换纠正扭曲. 其解码流程与QR码差不多,关键在于怎么从原始图像中取出真实的符号图像.在上文中说过,George Wolberg写的Digital Image Warping一书中PerspectiveTransform方法可以建立起两个四边形之间的映射关系.然后就通过每一点的映射关系将原图中可能不规则的符号图形纠正为规则的矩形. 在QR码中D