1.条形码扫描识别的实现方法及步骤 本文以Java代码示例介绍如何来扫描和识别条形码图片.这里使用免费条码工具 Free Spire.Barcode for Java,调用BarcodeScanner类中的scan(java.lang.String fileName, BarCodeType barcodeType)方法扫描识别指定类型条码中包含的数据.在编辑代码前,先参考如下步骤手动将jar包导入Java程序: 完成导入: [Java] import com.spire.barcode.*;

  下载源码 技术要点: 1.ZXing库的 使用 2.识别条形码和二 维码 3.自定义视图 4.源码带有非常详 细的中文注释 ...... 详细介绍: 1.ZXing库 ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库, 不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才 能正常使用,目前Android手机已基本都支持了 2.项目目录 3.识别条形码和二维码 通过使用ZXing库的支持,完成在Android手机 上识别条形码和二维码.具体注意事项如下: (1) 必须要开摄像头和自动 对焦的权限

ps:欢迎加qq好友:2318645572,交流学习 一:路径转化 Windows中的文件路径格式为 D:\eclipse\apache-tomcat-7.0.67\wtpwebapps\... Java中的文件路径格式为 D:/eclipse/apache-tomcat-7.0.67/wtpwebapps/... 如果直接用windows的路径,用流写入的时候会抛出异常 在java中使用前者则会报错,所以需要先将Windows中的文件路径转换为java中可识别的路径. 作如下处理: Strin

今天闲来无聊,尝试了一下OCR识别,尝试了以下三种方案: 1.直接使用业界使用最广泛的Tesseract-OCR. Tesseract项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化.在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源.2006年到现在,都由Google公司开发及维护. 2.使用基于Tesseract-OCR封装的Tess4j 3.调用百度云OCR服务实现(AT两家太贵,百度云文字识别服务提供每个月15000次的免费调用). 先说测试结果: 毫

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

前言: 最近又看了点Java的知识,于是想着把CYQ.Data V5迁移到Java版本. 过程发现坑很多,理论上看大部分很相似,实践上代码写起来发现大部分都要重新思考方案. 遇到的C#转Java的一些小问题: 1:C#的ref:这个参数的主要意图是: 就算方法内部重新对参数重新(new)赋值,也能保证外部的参数指向新的值. Java木有了,不知道新的方案是什么?还是说只能避免方法内部重新(new)赋值? 2:C#的out:这个参数的主要意图是: 处理多值返回的问题. Java木有了,只能改返回数

越来越多的手机具备自动对焦的拍摄功能,这也意味着这些手机可以具备条码扫描的功能.......手机具备条码扫描的功能,可以优化购物流程,快速存储电子名片(二维码)等. 本文使用ZXing 1.6实现条码/二维码识别.ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库,long long ago,就有开发者在J2ME上使用ZXing了,不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才能发挥其威力,而目前已经有不少Android手机具备自动对焦的功能. 本文代码运行的结果如下,使用91手机助手截图时,无

虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及当前最新版本2.0,滴滴,抓紧上车! 前言 由于业务需求,最近跟人脸识别杠上了,本以为虹软提供的SDK是那种面向开发语言的,结果是一堆dll······像我这样的Java猿突然就感觉整个人都不好了:近期赶上了SDK2.0的升级,在官方论坛.Google.百度.QQ等等的帮助下,爬过了一个又一个坑,终于搞定了!噗!回过头来发现不少伙伴们都像我当初一样迷茫,So,我回来拯救世界了~ 后更:刚写了没多久,虹软SDK的Java版Demo就出来了.

1.首先要下载j4l的相应文件和jar 下载地址:http://www.java4less.com/ocrtools/ocrtools.php?info=download 2.下载完成之后解压,文件目录结构如下 3.环境准备 下面配置环境变量,如果我们已经提前配置好JDK的环境变量,那么我们可以直接进行如下操作: 将解压文件下bits64目录的三个文件 liblept168.dll   tess3Wrapper.dll  windows7_readme.txt  都复制到JDK的bin目录下 同

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

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最近因工作需求在java-web服务中调用人脸识别离线sdk,主要通过JNA及JNI技术,但均未调试通过,JNA调用时出现以下异常,一直未解决,求大佬指点,导常信息如下: in BaiduFaceApi::sdk_initdeviceId is:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXresource path is:\\?\E:\trunk\XXX\code\service\XXX\IBH-DM~2\IBH-DM~4\NATIVE~1\face-resourceresource

虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及当前最新版本2.0,滴滴,抓紧上车! JDK SDK Win release license status 前言 由于业务需求,最近跟人脸识别杠上了,本以为虹软提供的SDK是那种面向开发语言的,结果是一堆dll······像我这样的Java猿突然就感觉整个人都不好了:近期赶上了SDK2.0的升级,在官方论坛.Google.百度.QQ等等的帮助下,爬过了一个又一个坑,终于搞定了!噗!回过头来发现不少伙伴们都像我当初一样迷茫,So,我回来拯救

## 开发环境准备:###开发使用到的软件和工具:* Jdk8.mysql5.7.libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).idea* 注:libarcsoft_face.dll(so).libarcsoft_face_engine.dll(so).libarcsoft_face_engine_jni.dll(so).app-id.sdk-key可以到虹软官网

http://www.cnblogs.com/inkflower/p/6642264.html 最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata

最近在开发的时候需要识别图片中的一些文字,网上找了相关资料之后,发现google有一个离线的工具,以下为java使用的demo 在此之前,使用这个工具需要在本地安装OCR工具: 下面一个是一定要安装的离线包,建议默认安装 上面一个是中文的语言包,如果网络可以FQ的童鞋可以在安装的时候就选择语言包在线安装,有多种语言可供选择,默认只有英文的 exe安装好之后,把上面一个文件拷到安装目录下tessdata文件夹下 如C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessd

package com.dream.common; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Locale; import javax.imageio.IIOImage; import javax.imageio.ImageIO; import javax.imageio.Imag

Python中有专门的图像处理技术比如说PIL,可以对验证码一类的图片进行二值化处理,然后对图片进行分割,进行像素点比较得到图片中的数字.这种方案对验证码的处理相对较少,运用相对普遍,很多验证码图片可以通过这个方式得到识别,当然还需要一部分的降噪处理. 什么是图片二值化处理:简单也就是把一张五颜六色的验证码处理成一张只由黑白构成的验证码,这个是为了方便后期我们和保存的黑白单一数字.字母进行像素点比较. 什么是降噪处理:简单的解释就是把验证码中的干扰去掉一部分,降噪不可能完全降,但是可以处理一大部

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