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OPENCV用于条形码的位置和识别。

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简介：
OpenCV技术在条形码定位与识别方面表现出色，尤其适用于那些饮料瓶标签和二维码条形码同时存在的情况。通过采用ZBAR库进行识别流程的执行，能够有效地解决这类复杂场景下的问题。

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  • OpenCV条形码定位及识别
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    简介：本项目利用OpenCV库进行图像处理和分析，实现对各种类型条形码的精确定位与高效识别，适用于商品管理、物流追踪等领域。 OpenCV在条形码定位与识别方面表现出色，尤其适用于饮料瓶上商标和二维码混杂的情况。使用ZBAR可以有效地完成这一过程。
     
  • 利用OpenCV的多种条形码识别算法
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    本项目聚焦于运用OpenCV库中的不同条形码识别技术，旨在探索并实现高效准确的数据读取与处理方案。通过集成和比较各种条形码解码方法，为用户提供灵活且强大的图像识别工具。 压缩包包含三个部分：源文件、示例图片和参考文档。该项目实现了对EAN13、Code39、Code93以及Code128条形码的识别，提供了指定编码方式与不指定编码方式两种重载方法。代码结构清晰明了，适合新手理解，并且方便读者根据需求选取部分代码使用。本项目旨在促进互相学习，请高手勿喷，谢谢。
     
  • 基于OpenCV的条形码检测与识别(C++)
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    本项目采用C++和OpenCV库开发，实现对图像或视频中的条形码进行高效准确地检测与解码。适用于商品管理、库存追踪等领域。 利用OpenCV实现简单的条形码检测与识别-C++语言实现。通过使用OpenCV库，在C++编程环境中完成基本的条形码检测及识别功能开发。此过程涉及图像处理技术的应用，以达到高效准确地解析各种类型的条形码信息的目的。
     
  • 基于ZBar与OpenCV的条形码及二维码定位识别技术
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    本项目探讨了利用ZBar库和OpenCV框架实现高效精准的条形码与二维码定位识别方法，适用于多种应用场景。 基于VS2013编写的整个工程使用属性表来配置OpenCV和Zbar，并在属性表里更换自己的本机路径以使工程正常运行。图像文件位于工程的当前目录，替换代码中的图片加载部分即可使用自定义的图片。该系统通过Zbar实现条形码和二维码定位识别，其识别率高于Opencv4.1.2里面的QRCodeDetector。
     
  • 基于OpenCV和zbar的条码识别.zip
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    本项目提供了一种使用OpenCV与ZBar库进行条形码及二维码识别的方法，适用于图像处理中的自动识别应用。代码封装在ZIP文件中便于下载与学习研究。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术框架的项目源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传发布。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的参考。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能是完全可能的。 【沟通交流】： 在使用过程中有任何问题，请随时与博主联系，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎各位相互学习、共同进步。
     
  • 使用Python和OpenCV识别滑块验证码的位置
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    本教程介绍如何利用Python结合OpenCV库来检测网页中的滑块验证码位置，为自动化处理提供技术支持。通过图像处理技术实现对复杂验证码的有效识别与定位。 使用Python结合OpenCV可以实现识别滑块验证码中滑块位置的功能。这种技术通常涉及图像处理和特征匹配，通过分析背景图片与滑块的不同来确定其准确位置，从而完成自动验证的过程。具体步骤包括加载背景图及目标滑块的原始图片、进行预处理以增强对比度或边缘等特性，并应用模板匹配算法找出最佳匹配区域作为滑块的位置信息。
     
  • Python zxing库用于条形码和二维码识别
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    本文章介绍了如何使用Python的zxing库进行条形码及二维码的高效识别，帮助开发者轻松实现相关功能。 我修改了 GitHub 上 zxing 的 Python 实现，现在可以使用 Python 语言调用 jar 包来识别图片中的二维码和条形码。
     
  • LabVIEW 二维码和条形码识别
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    本课程深入讲解如何利用LabVIEW开发环境进行二维码与条形码的识别技术，涵盖基础概念、编程技巧及实际应用案例。适合初学者入门与进阶学习者提高技能。 LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种图形化编程语言，由美国国家仪器公司开发，常用于创建自定义的测试、测量和控制应用程序。在这个“Labview识别二维码条码”的实验中，我们将探讨如何利用LabVIEW来处理图像，并识别解码其中的二维码和条形码。 首先需要了解二维码与条形码的基本概念：二维码是一种二维条形码，能够存储比传统一维条形码更多的信息如网址、文本等。而传统的条形码则是一组黑白相间的图案用于标识商品的独特编码信息，在MV300摄像机捕获的图像中，这些二维码和条形码将作为我们的数据源。 在LabVIEW中实现二维码与条形码识别主要涉及以下步骤： 1. **获取图像**：使用MV300摄像机或其他兼容设备通过Vision Acquisition Hardware Interface (VIA) 模块或Vision Assistant工具采集图像。设置合适的参数如分辨率、帧率等，以保证图像质量符合后续处理要求。 2. **预处理**：原始图像可能包含噪声需要进行灰度化、二值化和滤波操作突出二维码或条形码特征从而提高识别效果。 3. **定位与检测**：通过LabVIEW的边缘检测、模板匹配等方法确定图像中二维码或条形码的位置及尺寸大小。 4. **解码信息**：找到目标后，使用如ZXing（Zebra Crossing）库将图像转换为可读文本。LabVIEW支持多种外部库接口，可以通过.NET或者ActiveX调用此类库进行解码操作。 5. **数据处理与应用**：最后对获取的信息进一步处理存储显示或触发其他动作。 实际应用场景中还需考虑错误处理和性能优化措施如调整阈值尝试不同算法提高识别率以及采用多线程并行计算技术加速流程。通过实践开发人员可以创建出高效定制化图像解决方案广泛应用于工业自动化物流追踪产品检测等领域。
     
  • 条码检测：利用OpenCV进行条码识别
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    本项目专注于使用OpenCV库实现高效的条码检测与识别技术，通过图像处理和模式识别算法解析各类条码信息，为自动化系统提供精准的数据采集支持。 条码检测可以使用 OpenCV 来实现。
     
  • 基于VS和OpenCV的车牌定位与识别配置
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    本项目专注于利用Visual Studio (VS) 和 OpenCV 开源计算机视觉库实现车辆牌照的自动定位与识别，适用于智能交通系统研究。 这是一段基于OpenCV的车牌定位识别源代码，在VS环境下运行，用于对车牌上的字符进行分割。