网上找了很多代码,都比较零散,以下代码纯自己手写,经过测试.下面有链接,下载后可以直接使用. 介绍: 自动识别:点击Start按钮会调用PC摄像头,代码内置Timer,会每100毫秒识别一下当前摄像头图像中的图像,并调用条码识别功能判定是否有条码,如果有的话就直接停止,否则继循环识别. 截图:也可以手动截图,截图后存在运行目录,请自行查找. 补充:识别通过率取决于摄像头的像素,我的笔记本比较烂,所以通过率不高.高像素的摄像头通过率很高. using System; using System.Co

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-QQ摄像头读取条码 第一步:插入QQ摄像头,安装好驱动(有的可能免驱动) 第二步:打开HDevelop,点击助手—打开新的Image Acquisition—选中图像获取接口(I),然后点击检测,找到摄像头.如下图: 第三步:点击连接,将颜色空间设置为gray,然后点击实时,此时图像窗口中将显示采集到的图像,将物体放置到摄像头前,位置调至条码清晰.如下图: 第四步:点击代码生成,选择采集单幅图像,采集模式选择为同步采集,点击插入代码,此时程序编辑器中

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-QQ摄像头读取条码 第一步:插入QQ摄像头,安装好驱动(有的可能免驱动) 第二步:打开HDevelop,点击助手-打开新的Image Acquisition-选中图像获取接口(I),然后点击检测,找到摄像头.如下图: 第三步:点击连接,将颜色空间设置为gray,然后点击实时,此时图像窗口中将显示采集到的图像,将物体放置到摄像头前,位置调至条码清晰.如下图: 第四步:点击代码生成,选择采集单幅图像,采集模式选择为同步采集,点击插入代码,此时程序编辑器中

iOS–iOS7摄像头识别二维码功能 属性介绍: AVFoundation 框架基于以下几个类实现图像捕捉 ,通过这些类可以访问来自相机设备的原始数据并控制它的组件. AVCaptureDevice 是关于相机硬件的接口.它被用于控制硬件特性,诸如镜头的位置.曝光.闪光灯等. AVCaptureDeviceInput 提供来自设备的数据. AVCaptureOutput 是一个抽象类,描述 capture session 的结果.以下是三种关于静态图片捕捉的具体子类: AVCaptureStil

源: [Android相机]通过手机摄像头识别环境亮度 iOS利用摄像头获取环境光感参数

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些

增强现实简称AR,是一种实时计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并实现互动. 这里千万别和VR虚拟现实混了.简单说就是VR看到的场景都是假的,你在一个虚拟世界中观察或操作:AR看到的场景一部分真实一部分虚拟,同时把虚拟信息带入到现实世界里. 所有AR技术中,谷歌AR项目的知名度较高.3年前,谷歌旗下“ATAP”部门悄悄启动Project Tango计划,并推出Android原型机.这款原型机除了具备一般智能手机都有的功能之外,还配备一系列

首先我们需要引用两个第三方组件:AForge和zxing. Aforge是摄像头操作组件,zxing是二维码识别组件.都是开源项目.避免重复造轮子. 其实一些操作代码我也是参照别人的,若侵犯您的版权,请和我联系. 此博客仅供技术交流. 下载和用法大家可以自行搜索下. 首先获取所有可用的摄像头设备,并加入到comboBox1中 private void getCamList() { try { //AForge.Video.DirectShow.FilterInfoCollection 设备枚举类

当绝大多数手机厂商还在追求后置双摄拍照的时候,已经有人开始潜心研究AR手机了.刚刚结束的美国消费电子展上,华硕发布了全新的ZenFone AR手机,配备5.7英寸2K屏.骁龙821处理器.8GB内存,运行基于Android 7.0 Nougat定制的ZenUI VR 3.0系统. AR手机技术 旗舰配置的背后,ZenFone AR最大特色是采用华硕为AR增强现实打造的2300W像素TriCam三重镜头系统,支持运动追踪和景深探测. 华硕ZenFone AR是谷歌Tango平台的第二款机型.去年中

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

第47章     QR-Decoder-OV5640二维码识别 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx 中文参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 关于开发板配套的OV5640摄像头参数可查阅<ov5640datas

不久乘高铁出行,看见高铁火车站已经实现了"刷脸进站",而且效率很高,很感兴趣,今天抽时间研究一下,其实没那么复杂. 我基本上是基于https://github.com/ageitgey/face_recognition上的资料和源码做一些尝试和试验. 首先,需要配置我们的python环境,我悬着的python27(比较稳定),具体过程不多说了. 然后,需要安装这次的主角face_recognition库,这个的安装花了我不少时间,需要注意一下几点(按照本人的环境): 1,首先,安装vi

1. 引言 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术. 在Windows 10通用应用程序UWP示例中,包含了OCR应用程序,具体请参考(https://gith

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

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

案例一 导入图片 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载图片 img = cv2.imread('a.png') # 3.创建窗口 cv2.namedWindow('window 1 haha') # 4.显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片

条形码(Barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白,按照一定的编码规则排列,用以表达一组信息的图形标识符.常用于标示物品的生产国.制造厂家.商品名称.生产日期.图书分类号.邮件起止地点.类别.日期等信息,广泛应用于各个领域.常见的包括一维条码(条码).二维条码(二维码).彩色条码,在具体码制上可分为多种不同类型的条码,如UPC(统一产品代码,只能以数字表示).Code 3(能表示字母.数字和其它一些符号共43个字符).Code 128(表示高密度数据,字符串可变长,符号内含校验码).Codab

本文代码测试要求,最新的chrome浏览器(手机APP),并且要允许chrome拍照录像权限,必须要HTTPS协议,http不支持. 原理:调用摄像头,将摄像头返回的媒体流渲染到视频标签中,再通过canvas绘制到画布上面,最后通过canvas分析二维码 兼容性只在手机中的chrome中测试通过,微信里面也能使用,但是canvas绘图很卡 测试连接 引用了第三方的qrcode.js解码,但是这个文件并未在GitHub中找到,不知道出处.源码: _aa={};_aa._ab=function(f,

目录 1.OpenCV安装 (1)安装依赖 (2)下载OpenCV源码 (3)安装pip (4)安装Python虚拟机 (5)编译OpenCV (6)验证安装 2.使用OpenCV和Python控制摄像头模块 (1)picamera模块安装 (2)使用Python代码控制摄像头 3.人脸识别 1.OpenCV安装 说到OpenCV的安装,我想做人脸识别,网上找了很多教程,都涉及到OpenCV,而很多教程是基于Adrian Rosebrock的这篇教材Raspbian Stretch: Insta