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"

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

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

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:

二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正,主要是形变和倾斜角度的校正,一种二维码的畸变如下图: 这个码用微信扫了一下,识别不出来,但是用Zbar还是可以准确识别的~~. 这里介绍一种二维码校正方法,通过定位二维码的4个顶点,利用仿射变换校正.基本思路:滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别. 滤波.二值化: 腐蚀操作: 形态学边界: 寻找直线: 角点定位: 仿射变换校正: Zbar识别: Code实

其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 3. 对非标准条形码,进行定位,然后用Zbar(或者Zxing)解码显示. 4. 对非标准的QR二维码图片,进行定位,然后用Zbar(或者Zx

来源:Yi'mouleng(@丶伊眸冷) 链接:http://t.cn/R40WxcM 前言 有关二维码的介绍,我这里不做过多说明, 可以直接去基维百科查看,附上链接QR code(https://en.wikipedia.org/wiki/QR_code). IOS7之前,开发者进行扫码编程时,一般会借助第三方库.常用的是ZBarSDKa和ZXingObjC,IOS7之后,系统的AVMetadataObject类中,为我们提供了解析二维码的接口.经过测试,使用原生API扫描和处理的效率非常高,

1.多二维码识别 (同一张图片中多二维码识别) 直接上代码舒服: pom文件: <!-- QR Code --> <dependency> <groupId>com.google.zxing</groupId> <artifactId>core</artifactId> <version>3.3.3</version> </dependency>. /** * Parse multiple qr c

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

Atitit java 二维码识别 图片识别 1.1. 解码11.2. 首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸.官方叫版本Version.11.3. 二维码的样例:21.4. 定位图案21.5. 数据编码31.6. 错误修正容量L水平7%的字码可被修正M水平15%的字码可被修正Q水平25%的字码可被修正H水平30%的字码可被修正31.7. QR是怎么对数据码加上纠错码的?31.8. 画二维码图41.9. 简要的编码过程:数据分析:确定编码的字符类型,按相应的字符集转换成符号字符: 选择纠错等级

Android二维码识别 开源项目ZXing的编译 Android端的条形码/二维码识别功能 因为手机端的输入不是很方便,所以条形码/二维码的扫描是一种很有效的解决手段. 比较流行的手机应用中,常用的二维码扫描实现,是使用了开源库——ZXing:http://code.google.com/p/zxing/ 据项目主页的介绍,这个开源项目是用Java实现的,用手机自带的摄像头,扫描条形码/二维码,不需要和服务器通信(当然这个项目也可以用于PC和服务器),就可以做一维或二维码的识别. 支持的各种码

  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

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

续上一篇,开发图片二维码识别功能后,我们对功能进行性能分析内存占用显著提高了,不使用该功能内存占用大约是147M,使用这个功能多次以后,高达203M. 因此对功能进行研究,发现每次生成的图片没有即时的释放,导致内存中的图片不断累积,内存占用不断攀升.因此,需要对图片进行释放,释放的时候需要特别关注的地方有: 1.释放注意图片的状态. 2.注意异常的捕获. 下面就是图片释放的有关代码. /** * 回收bitmap */ public static void recycleBitmap(Bitma

目前市场上二维码识别的软件或者网站越来越多,可是真正方便,无广告的却少之很少. 于是,自己突发奇想做了一个微信二维码识别的小程序. 包含功能: 1.识别二维码 ①普通二维码 ②条形码 ③只是复制解析出来的数据 2.生成二维码 ①只是从粘贴板生成二维码 软件截图: 体验二维码: 以下为主要代码 index.js // pages/main/index.js var QR = require("../../utils/qrcode.js"); Page({ data: { canvasHi

最新业务开发二维码识别的功能,这个功能,在很多应用上都有,比如微信长按图片识别二维码,如果图片中存在可以识别的二维码时,可以增加一个选项 识别二维码.那么如何去实现这个功能呢.这里其实也非常简单,首先对图片进行二维码识别,识别结果返回的时候判断是否有二维码,有则增加识别二维码选项. 对于识别二维码,目前主流的就是zxing和zbar,对于这两者的选型,一般来说移动智能手机更多选择zxing,因为zxing更适合,zbar适合嵌入式硬件,两者对于QR图形码能力相差无几,但是zxing的资料明显更多

tornado zbar 二维码识别 ,配合nginx 反向代理,supervisord 监控 1.zbar识别二维码程序,python2.6.6 #!/usr/bin/env python # coding: u8 import os import zbar import Image import urllib import uuid import requests import sys import tornado.httpserver import tornado.ioloop impor

前言:人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 前提:已下载并编译了相关功能包集,如还未下载,可通过git下载:https://github.com/huchunxu/ros_exploring.git 一.人脸识别 启动命令 cd ~/catkin_ws/src/robot_perception/robot_vision/

这两天撸了一个需求,通过 JS  调用手机后置相机,进行拍照扫码.前台实现调用手机相机,然后截取图片并上传到后台的功能.后台接收传过来的图片后,通过调用开源二维码识别库 ZXing 进行二维码数据解析.刚开始在电脑上截图,上传到后台进行识别,测试了几个没有问题.但是发布外网后,一直解析失败.我把手机拍的照片,放到电脑上也是识别不了.后来通过对比图片,发现手机拍的照片有15M大.怀疑是图片过大导致解析二维码失败,才想着把图片无损压缩后再进行二维码识别,压缩后果然见效. 1.图片无损压缩方法 ///

背景 师兄要用这个参加集赛,但是说自己C语言不太行,花了一个多小时帮他分析了一下(虽然自己也不太行). 对应模块的GitHub地址:https://github.com/dlbeer/quirc. 记录一下,一旦以后用到呢. 内容 下载下来的文件主要有demo.tests.lib,由于自己对二维码识别过程不是十分了解,本文主要对demo的一部分进行了分析. 首先是main()函数.这里使用了一系列命令行参数,主要是跑了run_demo()这个函数. run_demo()这一函数.方框部分主要是错