DM码和QR码是当今比较主流的二维码,其中QR码容量大,容量密度为16kb,DM码容量要小一点,可在仅仅25mm²的面积上编码30个数字,但是DM码的容错率更高,所以实际的工业生产中经常使用DM码作为产品的标签. DMDECODER是一款比较好用的DM码解析软件,包含有一个DLL和一个lib,使用这个库也比较容易我们先看组成 使用该库第一步是导入库路径和库函数如下 //导入dll #define DLL_EXPORT __declspec(dllexport) extern "C" D

这里采用循环resize的方式,对二维码图像进行放缩. 识别到name(二维码结果)不为空,则立即退出循环 //循环识别 for (int i = 1;name.empty(); i++){ resize(mat, mat, Size(mat.cols*1.5, mat.rows*1.5)); name = QRCodeScanner::scanQRCode(0, mat); if (i >= 5 && name.empty()) name = "二维码识别失败"

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar .zbarlight.zxing. 1.三个模块的用法: #-*-coding=utf-8-*- import os import logging import zbar from PIL import Image import zxing import random import zbarlight logger=logging.getLogger(__name__) if not logger.handl

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

 OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向.可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三),然后找了20个学生,各自手写了一遍.真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)

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

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

本篇是关于验证码识别问题,也是Python爬虫笔记的一个结尾,使用 Tesseract Python爬虫教程-29-验证码识别-Tesseract-OCR 常见反爬虫手段: 验证码 1.简单图片,扭曲数字验证码 2.中文顺序点击 3.动态验证码 4.滑动验证:滑动小方块到缺口 5.语音验证 6.极验验证:官网:http://www.geetest.com/ 根据鼠标轨迹,判定是机器人还是用户,很强大的验证机制 对于极验是很厉害的拦截机器人手段,好像是使用人工智能机器学习,当然自己想做验证的话建议

花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51065547 详细解释: 第一步:利用opencv提取二维码区域 1,先将读入的摄像头frame转换成灰度图: gray = cv2.cvtColor(image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2,使用opencv自带的Sobel算子进行过滤:

基于Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%——新开源的用了一下感受一下 原创 2017年07月28日 21:25:28 标签: 人脸识别 / 人脸自动定位 / 人脸识别开源库 / face-recog   该项目是要构建一款免费.开源.实时.离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员. 有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸. 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Lab

Atitit Data Matrix dm码的原理与特点 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. Datamatrix又可分为ECC000-140与ECC200两种类型,ECC0

最近的一个Android需要用到扫码功能,用的是Zxing开源库.Zxing的集成就不说了,但是Zxing默认的是横屏扫码,在实际生产中并不适用,需要改为竖屏扫描. 转竖屏步骤: 1>. AndroidManifest.xml中把activity标签CaptureActivity部分的screenOrientation改为portrait. android:screenOrientation="portrait" 2>. CameraManager类中的getFraming

http://blog.jobbole.com/85783/     首页 最新文章 IT 职场 前端 后端 移动端 数据库 运维 其他技术 - 导航条 - 首页 最新文章 IT 职场 前端 - JavaScript - HTML5 - CSS 后端 - Python - Java - C/C++ - PHP - .NET - Ruby - Go 移动端 - Android - iOS 数据库 运维 - Linux - UNIX 其他技术 - Git - 机器学习 - 算法 - 测试 - 信息安

各位车主在车检时不知道有没有注意到一件事,就是工作人员会打开车前盖在前围钢板上拓一张条码.下面来给大家介绍一下,这张条码就是VIN号,俗称钢印号,就像我们每个人都有自己的身份证号码一样,这也是汽车界的身份证.大家可不要小看了这一串数字,这一串数字就如同摩斯密码一般,它的背后涵盖了大量的信息. VIN是英文Vehicle IdentificationNumber(车辆识别码)的缩写.它包含了车辆的生产厂家.年代.车型.车身型式及代码.发动机代码及组装地点等信息.正确解读VIN码,对于我们正确地识别

VIN码(车架号)对于懂车的人来说并不陌生,不要小看这一串字符,从VIN码中可以读懂车辆的生产厂家.年代.车型.车身型式及代码.发动机代码及组装地点等信息. 一辆汽车的VIN码也是车辆的唯一身份证明,从汽车的生产.出厂.销售.投保.养护.维修,一直到车辆的报废都需要用到VIN码.在汽车行业内随着业务量的急增,需要做大量的VIN码采集和录入工作.传统手工录入的弊端在这个时候就突显出来:效率低.易出错,耗时耗力. 北京译图智讯科技有限公司(以下简称”译图智讯“)针对以上情况推出VIN码/车架号OCR

大数据时代,企业在数据入口方面的竞争越来越激烈,这种对于入口级的大数据“争夺战”,让很多企业在数据挖掘和收集的技术方面开始加快更新速度. 在当前IT行业激烈竞争环境之下,对于入口产品的控制成为了大数据厂商的必争之地,现在是一个万物互联的世界,我们身边的所有事物之间其实都具有“数据化”的联系,所有的事物所产生的信息都是数据. 而对于汽车后市场领域来说,数据的入口无疑归到了对于车辆VIN码/车架号码的采集上. VIN码,即车架号码,也叫车辆识别代码,类似于人的身份证,VIN码/车架号码是车辆的唯一身

3种实现方案   1. 编码实现 tesseract-ocr 谷歌开源的识别工具,自己实现代码编码,投入精力大,回馈低.且平台验证码更换周期短,编好的代码容易失效 2. 在线打码 在线平台提供,识别率90%以上 http://www.yunzhuan.com/ 3. 人工打码 效率低,准确率高   这里主要实现第二种,贴上代码 # 在与代码同一个目录下创建一个Images文件夹,放一些测试验证码图片,我们就可以测试了 import json import requests class YDMHt

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透

Atitit zxing二维码qr码识别解析 1.1. qr码识别解析 by zxing1 1.2. 解码lib:qrcode.jar  2 1.3. atitit.二维码生成总结java zxing 2 1.1. qr码识别解析 by zxing /AtiPlatf_ee/src/com/attilax/qrcode/qrcodex.java public static String decode(String imagePath) { String contents = null; Mult