opencv条形码定位与识别,比较适合饮料瓶上的商标和二维码条形码混在一起的情况,使用ZBAR完成识别过程 opencv条形码定位与识别,比较适合饮料瓶上的商标和二维码条形码混在一起的情况,使用ZBAR完成识别过程

【摘要】本文完整地完成了车牌识别的三个流程：定位、分割、识别，实现了较为可靠的车牌识别功能。针对不同的情况，本文综合运用了HSV色彩空间、边缘检测以及Faste

为提高机器人的抓取能力，实现非结构化环境中的物体定位、识别和抓取，提出了一种定位识别算法，旨在使用机器人已观察到的结果来预测未经测试的抓取的工作过程。为验证算法的精确性，利用重复抓取动作时的实际数据进行对比分析与验证。结果表明，文中提出的定位识别技术具有较高的准确性，能为高效执行抓取任务提供依据，在机器人灵敏操控方面具有积极作用。

该系统为基于Matlab的身份证号码识别。识别流程为输入身份证图片进行字符区域的定位。去除干扰杂质。精准定位。利用积分投影的方法进行数字的切割。再利用模板匹配的方法进行识别。后续可以进行二次开发，识别出省份性别，出生年月日，以及和库里面的目标数据进行对比。带有人机交互界面，如果你有一定的编程基础，将会更佳。

基于stm32开发的声源定位识别系统程序源代码，可利用多点麦克风阵列实现远端声源定位，程序具有对声音信号滤波、放大的功能，通过STM32平台开发，具有良好的移植能力。适合2022年电子设计竞赛参考。

简介 用keras实现ocr定位、识别，后端tensorflow. 环境 win10 titanx 识别 数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1jJWfDmm 密码: vh8p (中英数300W+,语料不均衡) crnn：vgg + blstm + blstm + ctc densenet-ocr ：densent + ctc 网格结构 GPU 准确率 模型大小 crnn 60ms 0.972 densent+ctc 8ms 0.982 18.9MB

全套系统MATLAB智能驾驶深度学习之第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别.zip

基于机器学习的车牌定位识别算法matlab实现，内含数据集以及算法源码

GUI界面，阈值，车牌识别

基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好