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利用C++/OpenCV技术,对摄像头捕捉的A4纸打印数字进行识别。

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简介:
利用VS2019和OpenCV 4.5,系统能够对摄像头捕捉到的图像中,A4纸上打印的数字进行实时的识别。该程序的具体设计思路及实现细节,可参考博客文章:https://blog..net/weixin_44543463/article/details/120188621。

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客服
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  • C++/OpenCVA4
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    本项目利用C++和OpenCV库开发,旨在实时捕捉摄像头画面,精准识别置于其中的A4纸上的数字信息,展现图像处理与模式识别技术的应用。 使用VS2019与OpenCV4.5可以实现实时识别摄像头中A4纸上的打印数字。程序的具体思路可以在相关技术博客文章中找到。
  • OpenCV颜色
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    本项目利用OpenCV库开发了一个能够通过电脑摄像头实时捕捉画面,并智能识别特定颜色的应用程序。 本段落主要介绍了如何使用OpenCV通过摄像头捕获并识别颜色,包括红色、蓝色等多种颜色的识别方法。内容具有一定的参考价值,对于对此感兴趣的读者来说可以作为参考资料进行学习和实践。
  • OpenCV颜色
    优质
    本项目利用OpenCV库通过电脑摄像头实时捕捉图像,并采用色彩空间转换及阈值处理技术来识别特定颜色,适用于自动化、监控和人机交互等场景。 本段落实例展示了如何使用OpenCV捕获摄像头并识别颜色的代码,供参考。 ```cpp #include #include using namespace std; int main(){ CvCapture* pCap = cvCreateCameraCapture(1); // 这里也可以用-1代替。由于我的电脑安装了CyberLink YouCam软件,OpenCV会默认调用该摄像头而非系统驱动。 int flag=0; IplImage* frame=NULL; if ``` 注意:代码示例未完成,请根据实际需求补充完整。
  • 使OpenCV颜色
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    本项目利用OpenCV库通过电脑摄像头实时捕捉画面,并采用色彩空间转换和阈值处理技术来精准识别特定颜色,适用于多种应用场景。 使用OpenCV通过摄像头捕获并识别特定颜色(如红色、蓝色)的方法涉及几个关键步骤:首先安装并导入OpenCV库;然后初始化视频捕捉对象以连接到默认的摄像头设备;接着,在每一帧图像上应用HSV色彩空间转换,以便更精确地定义和检测目标颜色范围;最后,通过阈值处理来过滤出特定的颜色区域,并使用轮廓分析等技术进一步识别或跟踪这些颜色。
  • OpenCV人脸检测与
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    本项目采用OpenCV库,实现通过电脑摄像头实时捕捉图像,并运用机器学习算法完成人脸检测和识别功能。 基于OpenCV读取摄像头进行人脸检测和识别的程序使用别人训练好的数据来执行人脸检测,并提供特征脸、Fisherface或LBP方法供选择以实现人脸识别功能。
  • OpenCV
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    本项目运用OpenCV库实现图像处理与分析,专注于开发数字识别算法,旨在准确提取并识别图片中的数字信息。 通过OpenCV对图片上的数字进行识别的方法主要包括:首先寻找数字的外轮廓,然后根据这些轮廓提取出每个数字的矩形区域;接着利用模板匹配算法计算分割后的图像与预设模板之间的像素差值,以此来确定最相似的数字模板,并据此识别出图片中的具体数值。
  • OpenCV
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    本项目运用开源计算机视觉库OpenCV,实现对图像中数字的有效识别。通过训练模型和算法优化,提高在复杂背景下的数字检测精度与速度。 通过OpenCV对图片上的数字进行识别的步骤主要包括:首先寻找出数字的外轮廓;然后根据这些轮廓提取每个数字对应的矩形区域;接着将分割后的图像与预存模板进行比较,计算像素差值以确定最匹配的数字。
  • OpenCV
    优质
    本项目采用OpenCV库实现图像处理技术,专注于数字图像的检测与识别。通过训练模型以准确提取并辨识图片中的数字信息,适用于各种应用场景如自动化数据录入、智能监控系统等。 用于识别部分工件图像上的数字的方法主要包括:先进行图像平滑处理,然后使用Canny算子进行边缘检测,最后通过数字模板匹配来实现识别。
  • OpenCV与zbar开源库二维码
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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。
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    本项目采用摄像头结合激光技术实现精准测距,通过捕捉激光点在目标表面反射回摄像头的图像信息计算距离。此方法具有成本低、精度高、操作简便等优点,在机器人导航、无人机避障等领域有广泛应用前景。 本段落是由网友Rockets翻译的一篇由国外机器人爱好者撰写的关于激光测距仪的文章,内容涵盖了其工作原理等方面。