一维码的原理与结构 条码基本原理是利用条纹和间隔或宽窄条纹(间隔)构成二进制的”0“和”1“,反映的是某种信息. 一维条码数据结构,分四个区域.组成分别为静区.起始/终止符.校验符.数据符. 一维条码的意识形态结构,分三条. 构成一维码的基本单元是模块,模块是指条码中最窄的条或空: 构成条码的条或空称为一个单元,一个单元包含多个或单个模块: 一个单元包含的模块数量由编码方式决定,即形成了不同的码制. 一维码的定位与识别 基本halcon工具算子,create_bar_code_model()生成

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

最近做项目需要解析二维码图片,找了一大圈,发现没有人去整理下开源的几个库案例,花了点时间 做了zxing,zbar和thoughtworkqrcode解析二维码案例,希望大家有帮助. zxing是谷歌开源的二维码库,zbar,thoughtworkQRcode也是开源的,三者之间比较各有优劣 下面通过一个案例demo源码,来认识学习下这三者的实际解码效果, 第一次上传demo源码,献丑了 zbar解析关键代码: Image primaryImage = Image.FromFile(fileNa

目录: 一.识别库 二.从一张图片中提取多个条形码 三.注意事项 从博客园学了很多,本着分享的目的,希望后来者遇到类似问题时,不必重复造轮子,早点下班回家^-^. 一.识别库 目前主流的识别库主要有ZXing.NET和ZBar,这里我使用的是ZBar,ZXing.NET也试过,同等条件下,识别率不高. ZBar相关类库包括:libzbar.dll,libzbar-cil.dll,libiconv-2.dll; 很奇怪为什么不能直接引用libzbar.dll,实际使用时引用的是libzbar-ci

目录: 一.识别库 二.从一张图片中提取多个条形码 三.注意事项 从博客园学了很多,本着分享的目的,希望后来者遇到类似问题时,不必重复造轮子,早点下班回家^-^. 一.识别库 目前主流的识别库主要有ZXing.NET和ZBar,这里我使用的是ZBar,ZXing.NET也试过,同等条件下,识别率不高. ZBar相关类库包括:libzbar.dll,libzbar-cil.dll,libiconv-2.dll; 很奇怪为什么不能直接引用libzbar.dll,实际使用时引用的是libzbar-ci

参考博客:https://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5278679.html,但是他的demo下载太贵了 可以下载这个https://download.csdn.net/download/dsq235612/10830805?utm_source=bbsseo,其实代码都差不多,目前只能识别简单的结构的图片 先添加引用,在nuget中添加OpenCVSharp类库和识别条码类库zxing 封装OpenCVSharp的调用代码: public class Open

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

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一.二维码简介 1 . 类型多样,常见的有QR Code二维码. Data Matrix二维码等. 2．高密度编码,信息容量大. 3．容错能力强,具有纠错功能:二维码因穿孔.污损等引起局部损坏时,照样可以正确得到识读,损毁面积达50%仍可恢复信息. 4．译码可靠性高:它比普通条码译码错误率百万分之二要低得多,误码率不超过千万分之一. 5．可引入加密措施:保密性.防伪性好. 二.图像预处理和二维码增强 对比度太低:scale_image(或使用外部程序scale_image_range),增强图像

一.图像预处理和条码增强 对比度太低:scale_image(或使用外部程序scale_image_range),增强图像的对比度. 图像模糊:emphasize锐化图像,使条码看起来更清晰. 深色背景上读取浅色条码:invert_image反转图像. 二.解码涉及的主要算子 read_image :读图 create_bar_code_model :创建条码模型 find_bar_code :查找条码 clear_bar_code_model :清除条码模型 如果条码非常简单,那么顺次执行上面

固定资产管理系统是企业信息化管理中的一个重要组成部分,固定资产具有价值高,使用周期长.使用地点分散.管理难度大等特点.一个企业的良性发展,避免不了的要涉及到企业资产的有效管理.对于那些技术装备密集型的企业,固定资产的管理显得尤为重要.传统的固定资产管理模式无论从质量上还是效率上,都难以适应经营管理新形式的需要.因此,寻找一种简便.高效的管理手段成为必然. 深圳浩瀚技术有限公司在充分研究分析企业固定资产管理的业务需求的基础上,开发了固定资产管理条码系统,把条码技术引入固定资产管理中,用移动PDA扫

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

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转自:http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分. 硬件:工程应用的第一步就是硬件选型.硬件选型很关键,因为它是你后面工作的基础.主要是光源.工业相机和镜头选择. 软件:目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块. 机器视觉工程应用的基本开发思路是: 一.图像采集

Java Barcode Package控件是一款条码生成控件,包含所有的JavaBean,Applets,Servlets和类库可以使用于装有Java虚拟机的任何平台,包括Windows®, Linux, MacOS, Unix, Solaris, HP/UX, AS/400 和OS/390,用于集成自动化的条形码功能到internet应用程序,网站或自定义Java应用程序. 具体功能: 可在任何装有Java虚拟机的操作系统上生成条形码. 此产品的开发者授权是永久的且免收版权费用的. 支持ID

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

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based.Gray-Value-Based.Shape-Based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配. 这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程.这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其

ERP条码解决方案,金蝶盘点机条码解决方案,应用PDA的信息化管理能给我们的生产管理带来怎么样的变化的探讨. 当前越来越多的大大小小的中国企业已经接受了ERP的思想,大多数的商店,企业,工厂都会上一套ERP软件来进行仓储管理,物流管理,财务管理等,提高了管理水平.但是仍然存在手工录入麻烦,没有脱离无纸化操作的问题,自动化程度较低.因此武汉汉码科技ERP条码解决方案就能很好的解决这个问题,实现扫描录入,数据实时传输,真正体现了信息化管理的高效与准确. 通过条码应用系统对条码的数据采集和处理,代替了

任何一款OCR文字识别软件都无法确保100%识别准确,更何况诸多因素的存在,都有可能直接或间接影响识别质量.在使用ABBYY FineReader 12识别或者转换文档的时候也存在同样的状况,今天来给大家盘点一下哪些因素会影响ABBYY FineReader 12的识别质量,学会对症下药才能提高软件识别结果的质量. 哪些因素会影响ABBYY FineReader 12的识别质量? 1.原始图像质量大大影响识别次数和质量. 无论你的原始图像是扫描文件,还是照片形式,如果像素太低,照片模糊不清晰,都

Halcon中条码解析函数包容多种条码类型且简单强大.现有的‘Data Matrix ECC 200’.‘QR Code’和‘PDF417’等广泛使用的条码均能解析.简单是通过默认参数即可对多种条码进行解析:强大是指通过设定条码的参数能够获得更高的解码率以及大幅度的降低解码时间. 1. 解码入门——默认参数的使用 Halcon中的解码共分为3步:一是创建解码模型:二是对图片进行解码:最后是清除模型. 1. 1创建解码模型 创建解码模型的函数如下: create_data_code_2d_mode