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结合OpenCV、ZBar、二维码识别技术,以及摄像头、视频、图片和网络视频等多功能,实现全面的识别能力。

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简介:
通过 OpenCV、ZBar、二维码识别技术以及摄像头和视频处理,实现了多功能图像和视频识别系统。该系统在其他相关资料的基础上进行了部分调整和优化,可以直接执行运行,并包含着详尽的注释,使其易于学习和理解。此外,代码中已明确标注了参考资料,并且对原有代码进行了小规模的错误修复。该系统具备拍照、视频捕捉、网络视频流识别以及摄像头图像识别的功能,同时还支持从本地加载图片进行识别。

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客服
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  • OpencvZbar:支持
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    本项目介绍了如何将OpenCV和ZBar库结合使用以实现多种来源(如摄像头、视频文件、静态图像以及网络流)的二维码高效识别。 这段文字描述了一个结合了OpenCV和Zbar库的多功能二维码识别项目。该项目可以直接运行,并包含详细的代码注释,便于学习。除了修复了一些小问题之外,它支持通过摄像头、视频文件、网络视频流以及图片进行二维码识别功能。相关参考资料已在代码中注明。
  • STM32F4Zbar
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    本项目基于STM32F4微控制器与ZBar库实现二维码识别功能,旨在展示高性能MCU在图像处理和数据读取中的应用潜力。 基于STM32F407和OV2640进行开发。
  • 扫描
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    通过手机或设备上的摄像头扫描二维码,可以迅速获取链接、信息或是执行特定操作,实现便捷的信息交流和访问。 ScanQRCode摄像头识别二维码功能是一款实用的工具,它能够帮助用户快速、准确地扫描并读取各种二维码信息。这款应用简单易用,适用于多种场合,如支付转账、访问网页链接等场景。通过该应用,用户可以更加便捷和安全地使用二维码进行日常操作。
  • 人体姿态系统OpenPose-支持
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    简介:OpenPose是一款先进的人体姿态识别系统,能够实时解析摄像头输入、分析静态图片及视频中的关键点信息,实现精准的姿态跟踪与识别。 该系统能够实现人体姿态的摄像头识别、图片识别以及视频识别功能,并且UI界面支持通过按钮一键调用所需的功能。
  • 人体姿态系统OpenPose-支持
    优质
    简介:OpenPose是一款先进的人体姿态识别系统,能够实时解析来自摄像头、图片及视频中的关键点信息,广泛应用于人机交互与智能监控等领域。 该系统能够实现人体姿态的摄像头识别、图片识别以及视频识别,并且UI界面支持通过按钮一键调用所需功能。
  • OpenFace(Duilib、OpenCV 流、人脸).zip
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    本项目为一个结合了Duilib界面库和OpenCV技术的人脸识别解决方案。包含摄像头接入与视频流处理,适用于人脸检测和分析场景。 1. 创建一个独立的视频窗口来显示视频图像,并将HWND句柄交给OpenCV:这种方法适用于需要单独界面的应用程序,在这种情况下不需要在视频上进行标识处理。 2. 直接获取视频数据并自行绘制,通过自定义控件展示所获得的视频内容:由于是直接绘制过程,因此可以在视频画面上实现一些特定需求的功能。
  • C++OpenCVZBar使用
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    本教程详细介绍如何利用C++编程语言结合OpenCV和ZBar库进行二维码识别。通过实例讲解,帮助开发者掌握从图像获取到数据解码全过程的技术要点。适合对计算机视觉感兴趣的中级程序员学习。 在C++开发的二维码识别项目前期方案验证阶段,我们使用了opencv+zbar库,并在Ubuntu14.04环境下进行了测试,取得了不错的成果。
  • 利用OpenCVzbar开源库进行
    优质
    本项目运用OpenCV和ZBar开源库实现摄像头实时扫描与解析二维码的功能,为用户提供高效便捷的信息读取体验。 使用OpenCV与zbar开源库可以实现摄像头识别二维码的功能,并且测试验证显示其识别率非常高。已开发出简单的应用实例并成功打包源码,在VS2013环境下能够完全编译通过,其中包括了OpenCV的库文件及zbar-0.10-setup.exe和zbar-0.10.tar.bz2下载包。 为了运行该Demo,需要先安装 zbar-0.10-setup.exe。以下代码示例可以完成整个流程的开发,并且也可以贡献积分以获取资源包。以下是实现此功能所需的具体步骤: **环境准备** (1)OpenCV库版本为2.49 (2)ZBar开源库 (3)VS2013 **VS2013环境配置** 在Visual Studio 2013中进行如下设置: - 配置附加包含目录:C/C++ -- 附加包含目录 -> include\opencv\include\include\opencv\include\opencv/include/opencv/include/opencv2 - 设置链接器的附加库目录:lib32\opencv/lib;lib32 - 在“输入”选项中设置附加依赖项,包括 opencv_core249d.lib, opencv_highgui249d.lib, 和 opencv_imgproc249d.lib 以及 libzbar-0.lib **代码开发** 在实现功能时需要包含以下头文件: ```cpp #include #include #include #include #include #include zbar\zbar.h using namespace std; using namespace zbar; using namespace cv; ``` (1)定义`MatToCImage()`函数,用于将OpenCV的Mat对象转换为Windows CImage对象。 ```cpp void MatToCImage(cv::Mat &mat, CImage &cImage) { // 创建新的CImage实例并复制数据到其中... } ``` (2)编写主程序代码实现摄像头图像采集和二维码识别功能: ```cpp // 从摄像头读取视频流,进行缩放、转换为灰度图后使用zbar库扫描条形码或QR码。 cv::VideoCapture capture(0); while (!m_bCloseCamera) { cv::Mat frame; capture >> frame; // 获取一帧图像 cv::resize(frame, newframe, ResImgSiz); // 缩放处理 MatToCImage(newframe, imgDst); ImageScanner scanner; scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1); cvtColor(frame,imageGray,CV_RGB2GRAY); // 转换为灰度图像 zbar::Image imageZbar(width,height,Y800,raw,width*height); scanner.scan(imageZbar); // 扫描条形码 } ``` 以上代码示例展示了如何使用OpenCV和zBar库来实现摄像头识别二维码的功能。
  • 基于MobileNet、电脑屏幕、
    优质
    本项目采用轻量级神经网络MobileNet进行高效图像识别,涵盖静态图片及动态视频流(包括电脑屏幕截取与实时摄像头输入),适用于资源受限环境下的快速目标检测。 这段文字描述了图像识别技术的应用范围,包括对固定区域的电脑屏幕进行识别以及通过电脑摄像头或视频文件实现实时识别的功能。