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利用MATLAB进行条形码识别。

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简介：
利用MATLAB开发的条形码识别程序，是一个相当简洁易懂的小工具，旨在通过快速搭建成功案例，从而建立用户对该技术的信心。

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  • 利用MATLAB进行条形码识别
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    本项目旨在探索和实现基于MATLAB平台的条形码识别技术。通过图像处理与机器学习算法，提取并解析条形码数据，展示其在自动化信息读取中的应用价值。 基于MATLAB的条形码识别程序非常简单，可以用来增强编程信心。
     
  • C#利用ZXing进行二维码和条形码识别
    优质
    本教程介绍如何使用C#编程语言结合ZXing开源库实现二维码及条形码的生成与识别，适用于开发者快速上手相关应用开发。 ZXing.NET C#使用ZXing识别二维码和条形码，源代码可以直接运行。
     
  • 条码检测：利用OpenCV进行条码识别
    优质
    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。
     
  • 【条形码识别】利用MATLAB GUI实现条形码识别【附带Matlab源码 2553期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB GUI开发环境来创建一个条形码识别系统，并提供了完整的MATLAB源代码，适合对图像处理和模式识别感兴趣的开发者学习。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码供参考，并且这些代码均经过测试可正常运行，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示； 2. 支持的Matlab版本为2019b。若在其他版本中遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或联系博主寻求帮助。 3. 代码操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：运行程序直至得到最终结果； 4. 若有更多需求，请咨询博主，例如获取博客或资源的完整代码、期刊复现服务、定制Matlab程序等科研合作机会。
     
  • C#中利用ZXing.NET进行二维码和条形码的识别
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    本文章介绍了如何在C#编程环境中使用ZXing.NET库来实现二维码及一维条形码的生成与读取功能。 ZXing.NET C#使用ZXing识别二维码、条形码的功能适用于VS2008至2017版本的开发环境。
     
  • STM32利用RMS进行波形识别
    优质
    本项目介绍如何使用STM32微控制器结合RMS算法实现对不同波形的有效识别与分析，适用于电力电子、音频处理等领域。 STM32通过RMS进行波形识别。
     
  • MATLAB代码-MVCNN：利用多视图CNN进行形状识别
    优质
    本项目采用MVCNN框架，结合多个视角下的卷积神经网络，旨在提升三维物体形状识别精度。通过MATLAB实现，适用于深度学习研究与应用。 该项目的目标是通过学习用于形状识别的通用描述符来开发一个多视图卷积神经网络（MVCNN）模型。在这个项目里，我们使用基于不同视角的3D物体表示作为输入数据，训练一个判别性的卷积神经网络（CNN）。示例包括线条画、消除了颜色信息后的剪贴画图像或几乎没有纹理细节的三维渲染图像。 该项目的相关引用为： @inproceedings{su15mvcnn， 作者={HangSu和SubhransuMaji和EvangelosKalogerakis和ErikG.Learned{-}Miller}， 标题={用于3d形状识别的多视图卷积神经网络}， 书名={Proc。ICCV}， 年份={2015}} 此外，在网上可以找到其他实施方式（这些是朋友提供或在网上发现的实现），包括但不限于： - 使用PyTorch由@jongchyisu提供的UMass实验室版本。 - 由同一实验室成员@brotherhuang采用Caffe框架开发的代码。 - 另一个Tensorflow版本，来自贡献者@WeiTang114。 - 还有一个使用Torch（LUA）实现的版本，提供者为@eriche2016。
     
  • 在Android设备上利用ZXing进行条形码和二维码的识别 - ZXingDemo
    优质
    ZXingDemo是一款专为Android设备设计的应用程序，它基于ZXing开源库实现了对各种条形码及二维码的高效读取与解析功能。 在Android上使用ZXing来识别条形码或二维码的方法可以参考相关博客文章的内容。该文章最初发布于pudn网站，但由于现在很多人不再使用pudn平台，所以这里进行了内容的迁移分享。
     
  • 利用MATLAB进行车牌识别
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    本项目运用MATLAB软件开发环境，结合图像处理技术与机器学习算法，实现对车辆牌照的自动检测、字符分割及识别。 基于MATLAB的车牌识别软件已经成功运行并可以使用。