前面一篇写了生成二维码图片,这篇来写使用相机扫描识别二维码 识别二维码需要用到插件 barcode_scan 首先在 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖,添加依赖后在 pubspec.yaml 运行 flutter packages get 或 使用IDE更新软件包. dependencies: ... barcode_scan: ^1.0.0 Android配置 在使用它之前需要先配置 android\app\src\main\AndroidManifest.xml 在该文件中添加添

国际物品编码协会(EAN)和美国统一代码委员会(UCC)将CODE-128码引入EAN/UCC系统,并作如下规定:起始符由一个START A/B/C 加一个辅助字符FNC1构成,以区别普通的CODE-128条码.EAN-128码仍然是非定长条码,每一个条码符号可表示的数据最少3位,最多32位,并且构成条码的码字数量不超过48个,整个条码的物理长度不超过165毫米.一个标准模块的宽度为1毫米,放大系数为0.25-1.2. EAN-128码的编码规则 EAN-128码在表示数据的方法上采用了应用标识

传送门: 识别快递单号(1) - 图像处理   转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/zaiyuzhong/p/load-image-to-canvas.html 上篇说到我突然想到了一个问题: 这些代码究竟运行在什么位置, 手机端还是服务器? 又如何获取图片? 1. 手机端: 现在的浏览器还不支持javascript调用后置摄像头(Chrome可以调用前置摄像头), 需要开发一个App, 那么可以在拍照时确定条码的位置(像所有的扫码软件一样), 然后把这条线发送到服务

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有

ABBYY 是一家俄罗斯软件公司,在文档识别,数据捕获和语言技术的开发中居世界领先地位.其获奖产品 FineReader OCR 软件可以把静态纸文件和 PDF 文件转换成可管理的电子数据,可以大大节省您的时间和精力.2005年12月22日,ABBYY 美国宣布,ABBYY FineReader 8.0 专业版被美国著名计算机杂志<PC Magazine>授予4星. ABBYY FineReader Professional 是一款真正的专业OCR,它不仅支持多国文字,还支持彩色文件识别.自动

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字

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

SharpBarcode是一款支持.NET(C#,VB)的高效易用的条形码.QR二维码的读取和生成类库. 主要功能: 1.支持几乎所有常见类型的线性条形码和QR二维码的读取,高效读取,准确率高. 2.支持将自定义数据生成多种格式的条形码或QR二维码. 3.支持对生成的结果进行调整,如颜色.边距.注释文字,添加LOGO图片. 4.支持将生成的条形码或者QR二维码保存成多种格式,比如jpg,png,gif,bmp格式图片,或PDF.DataUrl.HTML. 特色卖点 高效准确 SharpBarco

前面我们使用Azure Face实现了人脸识别.使用Azure表格识别器提取了表格里的数据.这次我们试试使用Azure墨迹识别API来对笔迹进行识别. 墨迹识别 墨迹识别器认知服务提供基于云的 REST API 用于分析和识别数字墨迹内容. 与使用光学字符识别 (OCR) 的服务不同,该 API 需要使用数字墨迹笔划数据作为输入. 数字墨迹笔划是 2D 点(X,Y 坐标,表示数字手写笔或手指的动作)的时序集. 然后,墨迹识别器会识别输入中的形状和手写内容,并返回包含所有已识别实体的 JSON 响

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  1 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 2 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用自己最熟悉最顺手的语言以及框架来做移动端自动化测试: 不要为了移动

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Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每一个正方形模块就是一个基本单元.每一个基本单元又被编码为一比特的数据. 数据区的四周是探測图形.用于条码符号定位和确定条码结构信息.探測图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探測图形是一个模块的宽度.是数

一.简介 Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每个正方形模块就是一个基本单元,每个基本单元又被编码为一比特的数据.数据区的四周是探测图形,用于条码符号定位和确定条码结构信息.探测图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探测图形是一个模块的宽度,

一.概述 百度百科 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. 通用商品条形码一般由前缀部分.制造厂商代码.商品代码和校验码组成.商品条形码中的 前缀码是用来标识国家或地区的代码,赋码权在国际物品编码协会,如 00-09代表美国.加拿大.45.49代表 日本.69代表中国大陆,471 代表中国台湾地区,489 代表香港特区. 二.运作原理 2.1.识别原理 要将按照一定规则编译出来的条形码转换成有意义的信息,需要经历扫描和译码两个

通过微软的SAPI,不仅仅可以实现语音合成TTS,同样可以实现语音识别SR.下面我们就介绍并贴出相关代码.主要有两种方式: 1.使用COM组件技术,不管是C++,C#,Delphi都能玩的转,开发出来的东西在XP和WIN7都能跑.(注意要引入系统组件SpeechLib,XP要安装识别引擎) 2.使用WIN7的windows api,其实最终还是调用了SAPI,所以开发出来的东西就只能在WIN7上面跑. 其实不管是哪一种,都是调用SAPI,可能后一种代码比较简单. 使用第一种方式,需要注意在COM

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12011.html 之前公司项目需要,研究了一下人脸识别和活体识别,并运用免费的讯飞人脸识别,在其基础上做了二次开发,添加了活体识别.项目需要就开发了张嘴和摇头两个活体动作的识别. 这里简单介绍一下当时的开发思路和一些个人拙见,欢迎大神指点. 首先说一下讯飞第三方的人脸识别的几个缺点:1.识别不稳定,各点坐标跳动偏差比较大,不容易捕捉:2.CPU使用率比较高,连续识别一会儿手机会明显发烫,手机配置低的,就会反应很慢,本人

基于Appium.Python的自动化测试环境部署和实践   第一章 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 第二章 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用

由于项目需求需要用到一个画板功能,需要这个画板可以实时的画,并且需要保存画板点集合从一端发送给另一端 达到一个实时同步的功能,前后使用了三种方法,每一种都遇到各种坑(后面会提到,每一种方法的优缺点),而且现在能百度到的demo普遍偏简单,分享出来给大家一个参照吧.<UIBezierPath画线,NSUndoManager+ Quartz2D ,OpenGLES>   画板.gif Demo UI写的很是糙 大家不要吐槽. 一. UIBezierPath 画板方法的实现 1 UIBezierPa

操作系统 : Unbutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 该模型在thch30数据集上测试的错误率只有8.25%,效果还是不错的. 模型下载地址: http://www.kaldi-asr.org/models/m2 选择模型:CVTE Mandarin Model V2 测试文本: 自然语言理解和生成是一个多方面问题,我们对它可能也只是部分理解. 在线识别 测试脚本 ./online2-wav-nnet3-latgen-faster -- --beam=15.0 --lattic