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

扫描仪编程资料:http://www.cnblogs.com/wubh/archive/2011/11/07/2239178.html 图片条形码识别资料:http://www.codeproject.com/Articles/42852/Reading-Barcodes-from-an-Image-III 图片可以以Base64String字符串保存到前台,再用表单或者ajax提交到后台保存. 开始扫描.获取图片.获取扫描进度的功能可以封装到ActiveX控件提供给页面调用(与JS交互). 识

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

时尚达人的你,收快递物流时,毫无疑问在有时会好奇心,派送员腰部取出的那把“扫枪”,轻轻地一扫后,给你打开享有开拆快递物流的开心時刻.老湿机的你,是否会突然发觉,泊车交费时收费员哥哥已不找你许多零钱,只是酷帅的取出手机一样的手持终端机,说“我扫你”:一不小心“感冒咳嗽”的你,医院门诊打吊针时是否突然发觉美女小护士配液巡视时,也是从衣袋里取出这类的“扫描”武器;有时会做为一种基础的信息数据库管理方式,条码识别技术性早已偷偷渗入大家的日常生活的吃穿住行.伴随着社会经济发展.销售市场及营销方式的迅猛发展

环境: python 3.7 Win7 依赖包安装: pip install pillow pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip instal pyzbar 首先使用cv2打开摄像头进行测试 import numpy as np import cv2 capture = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) capture.set(3,640

我是 雪天鱼,一名FPGA爱好者,研究方向是FPGA架构探索和SOC设计. 关注公众号,拉你进"IC设计交流群". 1.前言 单单实现一个二维码识别就花了将近一个星期,这篇文章我就详细介绍这段时间走过的坑,代码附在文末,着急需要的小伙伴直接翻到最后即可 2. linux配置 要想实现本项目,首先解决以下三大要点,也着实浪费了很多时间 2.1解决pynq联网 pynq联网的教程网上可谓是不少,但是我却整了很久. 首先是在家里,我采用 所示的方法,然后成功ping通外网 在学校时这个方法却

read_image (Image, 'C:/Users/HJ/Desktop/test_image/image.png') create_bar_code_model([], [], BarCodeHandle) *8表示最多能识别8个 set_bar_code_param(BarCodeHandle, 'element_size_min', 8) *扫描的类型不知道的话可以选auto find_bar_code(Image, SymbolRegions, BarCodeHandle, 'au

参考:http://blog.csdn.net/gaofuqi/article/details/26698547 http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick-6.9.9-5.tar.gz 安装zbar http://blog.csdn.net/shanzhizi/article/details/50755168 安装zbar前需要安装imagemagic 安装好imagemagic后,需要执行下 ldconfig /usr/local/lib

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

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

接着昨天的需求,不过这次不依赖微信,使用纯js唤醒手机本地摄像头或者选择手机相册图片,识别其中的二维码或者是条形码.昨天,我使用微信扫一扫识别,效果超棒的.不过如果依赖微信的话,又怎么实现呢,这里介绍两个js库,都很牛掰,感谢大神,献上链接. 仓库:https://github.com/serratus/quaggaJS 官网: https://serratus.github.io/quaggaJS/ 识别二维码 条形码解析: 我也是在网上找了一大堆,都失败了,别人博主写的都没头没尾的,无法实现

1.什么是条形码及其应用 条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白,按照一定的规则排列,用来表示一组信息的图形标识符.常见的条形码是由反射率相差很大的黑条和白条排成的平行线图案. 条形码可以表示出物品的生产国,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,日期等许多信息,因而在商品流通,图书管理,邮政管理,银行系统等许多领域得到广泛的应用. 2.条形码-识别原理 要将按照一定规则排列出来的条形码转换成有意义的信息,需要经过扫描和译码两个过程. 众所周知,物体的颜色是由

在 IOS7 以前,在IOS中实现二维码和条形码扫描,有两大开源组件 ZBar 与 ZXing. 总结下各自的缺点: ZBar在扫描的灵敏度上,和内存的使用上相对于ZXing上都是较优的,但是对于 "圆角二维码" 的扫描确很困难. ZXing 是 Google Code上的一个开源的条形码扫描库,是用java设计的,连Google Glass 都在使用的.但有人为了追求更高效率以及可移植性,出现了c++ port. Github上的Objectivc-C port,其实就是用OC代码封

效果图: 先给之前的群友道个歉,说声不好意思.QRCoder 只支持二维码,没有条形码. 以上demo生成条形码是用 BarcodeLib 这个库,识别是用 zxing,二维码生成用 QRCoder,识别也用 zxing.其实本来不想用 zxing 这个库的.但是 BarcodeLib 只能生成条形码,不能读取条形码,QRCoder只能生成二维码,不能读取二维码.所以就用到了 zxing 这个库. BarcodeLib 和 QRCoder 都是开源项目. 这两个库有什么优点: 1.没有第三方依赖

1.前言 目前市场主流APP里,二维码/条形码集成主要分两种表现形式来集成: a. 一种是调用手机摄像头并打开系统照相机全屏去拍摄 b. 一种是自定义照相机视图的frame,自己控制并添加相关扫码指南   今天我就用ZBarSDK来实现上诉两种主流集成方式,与大家共同交流学习/   2.第一步导入ZBarSDK 可以从github上下载好ZBarSDK,导入项目,并且导入相关iOS.framework 如图:   3.集成扫描二维码/条形码 3.1.调用手机摄像头并打开系统照相机全屏去拍摄 实现

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

RFID 电子标签技术又称RFID(Radio FrequencyIdentification)射频识别技术,是一种非接触式的自动识别技术,通过相距几厘米到几米距离内传感器发射的无线电波,可以读取RFID 电子标签内储存的信息,识别RFID 电子标签所代表的物品.人和器具的身份. 这种技术最早由美国海军研究试验室(NRL)开发用于敌我识别系统(IFF),将盟军的飞机和敌方的飞机区别开来.目前在全球范围内,RFID 电子标签技术正逐渐被应用到人们生活的方方面面.RFID 电子标签技术与其它自动识别

背景 信息物理系统CPS通过集成先进的感知.计算.通 信.控制等信息技术和自动控制技术,构建了物理空间与信息空间中人. 机.物.环境.信息等要素相互映射.适时交互.高效协同的复杂系统, 实现系统内资源配置和运行的按需响应.快速迭代.动态优化.我们把信息物理系统定位为支撑两化深度融合的一套综合技术体系,这套综合技术体系包含硬件.软件.网络.工业云等一系列信息通信和自动控制技术, 这些技术的有机组合与应用,构建起一个能够将物实体和环境精准映射到信息空间并进行实时反馈的智能系统,作用于生产制造全过程.

本设计研究EAN13条形码识别的译码技术,在基于机器视觉技术上,构建了一套条形码在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成:条形码图像定位与采集.计算机图像预处理.条形码图像中值滤波去噪.条码解析与识读.经过实验,确定该系统可对绝大部分EAN13条形码进行快速并准确的识读. 关键词: 机器视觉: 图像处理: 条码识别:在线检测:EAN13条形码:QT Github: https://github.com/hhhvvvddd/Bar-Code-Recognition-System https://

这篇文章分享下如何结合React Webcam和Dynamsoft JavaScript Barcode SDK来创建Web扫码App. Web实时扫码 从GitHub上下载react-webcam.js放到React工程中. 打开这个JS文件.在render()函数中添加一个button和canvas: render() { return ( <div id='videoview' width={this.props.width} height={this.props.height}> &l