二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正,主要是形变和倾斜角度的校正,一种二维码的畸变如下图: 这个码用微信扫了一下,识别不出来,但是用Zbar还是可以准确识别的~~. 这里介绍一种二维码校正方法,通过定位二维码的4个顶点,利用仿射变换校正.基本思路:滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别. 滤波.二值化: 腐蚀操作: 形态学边界: 寻找直线: 角点定位: 仿射变换校正: Zbar识别: Code实

Atitit  ocr识别原理 与概论 attilax总结 1.1. Ocr的过程与流程1 1.2. OCR不同技术细分略有不同,但大概原理是一样的. 即主要技术过程是:二值化(又叫归一化)--------行定位----------字符切分----------字库模型比对(取置信度较高字)---------输出2 1.3. Tesseract 图片布局分析 字符分割和识别2 1.1. Ocr的过程与流程 预处理:对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取.学习.这个过程的主要目的是减少图像中的

Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结 1.1. 五中滤镜的分别效果..1 1.2. 基于肤色的图片分类1 1.3. 性能提升2 1.4. --code2 1.1. 五中滤镜的分别效果.. /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/skinfltAll.java 1.2. 基于肤色的图片分类 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/moveBySkinLow.java 生成所有图片的肤色百分

Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章,时间稍微久了一点,有点忘记了.看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多.下面就把文章分享给大家交流学习之用,部分内容有做修改. 本文主要介绍一下HanLP是如何利用HMM来做人名识别的.基本思想是把词语序列作为观测序列,将角色序列作为隐藏序列,当模型预测出最佳隐藏状态序列后,利用模式最大匹配法,匹配出人名实体.下边说一模型的三要素在这个应用中所对应的内容,因为训练阶段就是要

”

一. Steps: 学习图片库--->处理图片(初步处理)--->校正.学习图片 二. Tesseract: 1. 采集图片库(一般每个出现的字符出现20次左右识别效果比较好),根据图片特点进行初步处理(二值化/灰度化/滤波/降噪等处理),并保存为.tif格式(x.tif): 2. 使用JTessBoxEditor ,将得到的.tif图片合并为一张图片(Tool->MergeTiff): 3. 下载安装tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe: 4. 安装后,运行命令

#!/usr/bin/env python # coding: u8 import os import zbar import Image import urllib import uuid def qrRead(url):   uuid1 = uuid.uuid1() filename=str(uuid1)+".jpg" print uuid1  urllib.urlretrieve(url, filename)   # create a reader scanner = zbar.

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDExNzcyNA==&mid=402907292&idx=1&sn=889c4abcf576e24525ea6a705069c4de https://blog.csdn.net/zgwangbo/article/details/51137957 写得非常简洁清晰.

如图1所示,那个是Micro USB的母头,可以清晰看到有5pin,分别是(不分顺序):Vbus.GND.D+.D-.ID.当移动设备,类似手机.平板电脑等要支持OTG功能,就必须使用这个接口,而且电路上需要将ID上拉.分两种情况来讨论: 1.当连接普通的USB线(图2),设备要充电或者连接电脑,这时候设备是充当电脑的从设备,Vbus是从电脑/适配器过来的,手机/平板吸收电流.这根普通的USB线,它的ID其实是悬空的,那就是说手机的ID与USB线的ID相接,此时电平为高. 2.当连接下面的OTG

转自:http://blog.csdn.net/zhuzongpeng/article/details/78899198 目前SSD中ECC纠错代码主要两种BCH和LDPC.不过,随着SSD对ECC纠错技术要求越来越高,BCH纠错码开始有些吃力,所以,LDPC纠错码是发展趋势,也是最新最主流的纠错码. 为何需要LDPC? 我们先回顾一下NAND闪存的基础知识.在这里以MLC NAND为例.在MLC NAND中,有四个Vt level. 如下图, 随着P/E cycles的增加,MLC NAND的

使用Opencv+Zbar组合可以很容易的识别图片中的二维码,特别是标准的二维码,这里标准指的是二维码成像清晰,图片中二维码的空间占比在40%~100%之间,这样标准的图片,Zbar识别起来很容易,不需要Opencv额外的处理. 下边这个例程演示两者配合对条形码和二维码的识别: #include "zbar.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> usin

首先说明我的测试场景是“识别打印在纸上的二维码”,在扫描结果中寻找二维码并进行识别,而不是直接让摄像头对着二维码扫描. zbar和zxing用的都是自己从github上clone的c++源码/接口编译出来的dll,都是默认参数 再说结论:测了大概几千张图片,两个库的准确率差不多(由于图片场景的多样性,确切的准确率数字也没有什么意义),但是zbar的速度要快很多,大概是zxing的4-5倍.其实两个库的准确率都不太如人意,稍微模糊一点就无法识别,甚至有一些不模糊的图像也识别不出.相比之下,微信的识

通过前面两篇<Request 接收参数乱码原理解析一:服务器端解码原理>和<Request 接收参数乱码原理解析二:浏览器端编码原理>,了解了服务器和浏览器编码解码的原理,接下来结合项目中遇到的具体问题,分析乱码问题的解决方法. 1.用户身份验证Cookie乱码问题 用户登录后,通常用Cookie记录身份,如把用户名记录到Cookie中,其它页面读取Cookie,对Cookie值验证,符合一定规则的话则认为是合法用户. protected void Page_Load(object

转自:http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/11994013 http://blog.csdn.net/q376420785/article/details/8557266 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/07/rsa_algorithm_part_two.html 以前也接触过RSA加密算法,感觉这个东西太神秘了,是数学家的事,和我无关.但是,看了很多关于RSA加密算法原理的资料之后,我发现其

现在大多数网站都采用了验证码来防止暴力破解或恶意提交.但验证码真的就很安全吗?真的就不能被机器识别?? 我先讲讲我是怎么实现站外提交留言到一个网站的程序. 这个网站的留言版大致如下: 我一看这种简单的4位数字验证码,马上就感觉到有戏了.直觉告诉我让电脑来识别这些图片验证码据对简单o(∩_∩)o... 首先我马上在这个页面用右键菜单看源代码 知道验证码获取页面后 你可以直接用 http://www.XXXX.com/imgchk/validatecode.asp 这样去访问你会发现你打开的就是一个

轻松学习RSA加密算法原理 (转) http://blog.csdn.net/q376420785/article/details/8557266 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/07/rsa_algorithm_part_two.html 以前也接触过RSA加密算法,感觉这个东西太神秘了,是数学家的事,和我无关.但是,看了很多关于RSA加密算法原理的资料之后,我发现其实原理并不是我们想象中那么复杂,弄懂之后发现原来就只是这样而已.. 学过算法的朋友都知道

今天在整理 js编码解码方法时,在网上搜资料,发现一篇文章讲的不错,讲解的非常简单明了,于是乎就想转载过来,却发现无法转载到博客园,最后只能卑鄙的摘抄过来.js编码解码就是将一些对URL和数据库敏感的在使用时容易被过滤掉,或者容易对数据库造成注入威胁的字符串进行编码,在使用时再进行解码,原理很简单用法也很简单,正好下面这篇文章讲解的非常明了利索.原文地址是http://blog.csdn.net/wwwchenbing/article/details/3409183,希望作者不要告我侵权. 1.

各种扫码软件 最近要做个二维码识别的项目,查到二维码识别有好多开源的不开源的软件 http://www.oschina.net/project/tag/238/ Zbar 首先试了一下Zbar,python加载ZBar时各种报错.可能的原因是zbar的dll文件是32位的,而我系统是64位的,所以运行不了.只能自己拿源码编译一个64位的出来,对于我这种伸手党来说自己编译源码是难以接受的,所以就放弃了.后来看到文章说Zbar不能识别倾斜的条形码,而且也不能定位条形码区域. Zxing zbar不可

脱机手写汉字识别若干关键技术研究 对于大字符集识别问题,一般采用模板匹配的算法,主要是因为该算法比较简单,识别速度快.但直接的模板匹配算法往往无法满足实际应用中对识别精度的需求.为此任俊玲编著的<脱机手写汉字识别若干关键技术研究>在模板匹配算法的基础上,结合统计分析和统计信号处理的原理,对脱机手写汉字识别算法以及相关问题进行了研究,力求在基本不降低识别速度的基础上较大地提高识别的精度. 内容简介 书籍计算机书籍<脱机手写汉字识别若干关键技术研究>从脱机手写汉字识别为大类别数模式识别

汽车VIN码识别: 识别系统到底是什么呢?来~大家往下看,这是易泊时代科技有限公司通过多年的ocr识别技术,与汽车Vin码识别/车架号识别系统相结合,针对机动车配置参数等信息的查询及采集而推出的一款Vin码识别系统. 汽车Vin码识别/车架号识别系统,主要应用在智能手机IOS与Android两个平台中.前端扫描查询模式,无需联网,只需扫描汽车前挡风玻璃右下角的Vin玛/车架号,即可轻松识别出车辆产地.品牌.车系.车型.年款.排量.座位数.指导价格.车型代码.燃油类型.变速箱类型.发动机型号.发动

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学