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Qt程序在Windows环境下调用摄像头进行二维码识别。

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简介:
近期我一直在深入研究二维码识别技术,并查阅了大量的相关博客文章,从中汲取了诸多宝贵的知识。为了避免冗余,我将不再一一列出具体的链接,平台搜索“二维码识别”即可找到海量资源。这是我首次尝试使用手机进行博客发布,操作过程略显不熟练,因此我特地分享两天内研究的成果总结。尽管仅用短短两天就完成了初步的实现,但目前的结果仍然感觉存在一定的不足之处。现在直接展示相关的代码和视频效果,以便更直观地了解其运行状态。对应着详细的文章可以在该链接中查阅:https://blog..net/qq_37603131/article/details/89199138

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客服
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  • QTWindows
    优质
    本项目介绍如何在Windows系统下使用Qt框架编写程序以访问计算机摄像头,并通过捕获的视频流实时检测并解析二维码信息。 最近在研究二维码识别技术,阅读了许多相关博客文章并学到了很多知识。经过两天的研究与实践,虽然已经成功实现了功能,但感觉还有提升空间。直接展示代码及视频效果吧。 这次是第一次使用手机发布内容,操作不太熟练,因此总结就简单记录一下这两天的学习心得和成果。尽管在短时间内完成了项目,但我认为还有很多可以改进的地方。
  • Windows使Qt拍照
    优质
    本文介绍了如何在Windows操作系统中利用Qt框架开发应用程序来实现摄像头拍照功能。通过详细步骤指导读者完成从环境搭建到代码编写的过程,帮助开发者快速掌握相关技术。 在Windows下使用Qt编译的摄像头拍照功能程序简单易懂,非常适合初学者学习。
  • HTML5扫描
    优质
    本项目介绍如何使用HTML5技术访问设备摄像头,并实现对二维码的实时扫描与识别,适用于网页应用开发。 HTML5是现代网页开发的关键技术之一,它引入了许多新的功能和接口,极大地丰富了Web应用程序的交互性。在HTML5中,我们可以利用getUserMedia接口来访问用户的设备硬件,包括摄像头,从而实现诸多实用功能,例如二维码扫描。 首先我们要明白getUserMedia接口的工作原理:这个接口允许开发者请求访问用户的媒体输入设备,如摄像头和麦克风。在HTML中,我们可以通过以下方式调用摄像头: ```html ``` 这段代码创建了一个`
  • Windows 10使Pytorch-YOLOv3实时监测
    优质
    本项目演示了如何在Windows 10操作系统下利用Pytorch-YOLOv3框架实现摄像头实时目标检测。通过集成深度学习技术,用户能够轻松监控视频流中的物体,并加以识别与追踪。 1. 参考:使用OpenCV调用YOLOv3模型进行目标检测(基于Python 3的Opencv)-打开摄像头显示图像(python+OpenCV+YOLOv3) 2. 配置信息: - 运行环境:Windows 10,PyCharm - 使用库文件:opencv-python, Pytorch-YOLOv3 3. 步骤: 1. 创建一个名为video的Python文件,在一级目录下。 2. 在视频.py文件中添加以下代码: ```python import numpy as np import cv2 # 进一步的YOLO模型调用和图像处理相关代码可以在此处继续编写或引入 ``` 注意:以上步骤为基本配置,具体实现细节可能需要根据实际需求调整。
  • OpenCV与zbar开源库
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    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。
  • 使HTML5手机
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    本教程详细介绍如何利用HTML5技术访问手机摄像头进行实时视频流处理,并实现在网页上直接扫描和解析二维码的功能。 navigator.mediaDevices.getUserMedia 里面的testh.html原本计划实现网页调用摄像头解析扫描二维码的功能。目前这个功能已经基本完成,不再需要使用了。希望这段代码对其他人有所帮助。它能够调用手机后的摄像头,将图像捕捉到image上,然后通过脚本解析图片中的信息。
  • 网页扫描
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    本项目介绍如何通过网页技术调用用户设备上的摄像头,实现对二维码的实时捕捉与识别,无需安装额外软件。 网页调用摄像头实现二维码扫描功能非常强大。网上很多关于H5调用MUI的二维码扫描功能的方法都不支持或无法使用,而这个方法实现了在网页上直接通过摄像头进行二维码扫描的功能,真的很棒!
  • Linux使V4L2和QtUSB采集与显示的
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    本项目在Linux环境下利用V4L2接口和Qt框架开发了一个USB摄像头图像采集及实时显示的应用程序。 在Linux环境下开发了一个基于V4L2和Qt的USB摄像头采集显示程序,并使用Qt5.6.0进行了测试。该程序能够正常采集并显示USB摄像头的图像,并支持配置摄像头像素参数。
  • 使Qt扫描.rar
    优质
    本资源提供基于Qt框架实现的摄像头扫描二维码功能代码和示例,适用于需要集成二维码识别技术的桌面应用开发。 Qt调用摄像头可以识别二维码及条形码。源代码通过调用一个摄像头并使用一张二维码图片进行识别。
  • IMX6ULL-Linux4.1.15-QT5.6-
    优质
    本项目基于IMX6ULL平台,采用Linux 4.1.15内核与QT 5.6框架,实现摄像头实时采集图像并进行二维码识别的功能。 本段落将深入探讨如何在基于i.MX6ULL的开发板上利用Linux 4.1.15内核、Qt 5.6框架以及OpenCV 3.4.1库来实现摄像头识别二维码的功能。以下为关键知识点概述: ### i.MX6ULL开发板 NXP公司的i.MX6ULL处理器是一款低功耗且高性能的ARM Cortex-A7应用处理芯片,适用于嵌入式系统及物联网(IoT)设备的设计与制造。该处理器支持多种外设接口,包括摄像头连接器,为二维码识别提供了必要的硬件设施。 ### Linux 4.1.15内核 作为操作系统的核心组件之一,Linux内核负责管理计算机的硬件资源,并向应用程序提供服务。Linux 4.1.15版本是一个稳定版内核,在其中可以找到支持摄像头驱动以及其他所需模块的相关代码和配置选项。 ### Qt 5.6框架 Qt是用于开发跨平台应用的一套C++工具集,适用于多个操作系统环境,包括Linux系统。借助于Qt 5.6所提供的丰富GUI功能及组件库资源,开发者能够构建出友好的用户界面来展示摄像头预览画面以及二维码识别结果。 ### OpenCV 3.4.1 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件平台,广泛应用于图像处理任务中。其版本3.4.1为开发人员提供了丰富的算法库支持,可以高效地完成诸如二维码检测等特定功能需求。 #### 二维码识别流程: - **捕获视频帧**:通过Qt框架中的QCamera模块调用i.MX6ULL板载摄像头获取实时画面数据。 - **图像预处理**:使用OpenCV对采集到的图片进行灰度变换和二值化操作,以优化后续步骤中二维码特征点定位的效果。 - **检测二维码位置**:通过OpenCV中的`qrcode`模块或第三方库如zbar实现对图像内存在的二维码区域准确定位。 - **解码信息内容**:从已知的二维码坐标范围内提取出对应的图案并利用特定算法进行解析,得到包含于其中的数据文本。 - **展示处理结果**:将成功读取到的信息在Qt应用程序界面上予以显示,方便用户查看和操作。 #### 综合优化与集成 为了使整个应用更加高效稳定地运行,在开发过程中需要考虑采取多线程技术来加速图像处理流程、减少系统资源消耗,并且针对不同分辨率及光线条件下的摄像头输入进行适配调整,从而提升二维码识别的准确性和响应速度。通过上述技术和方法组合使用,可以创建出一款适用于物联网设备或工业自动化场景下快速数据交换需求的应用程序解决方案。 本段落介绍的技术和步骤可以帮助开发者构建一个高性能、易用性良好的二维码识别应用,在实时视频流中高效地检测并解读二维码信息,为相关领域的创新提供了有力支持。