c#开发语句调用摄像头识别二维码，代码已测试没有问题

使用python语言和opencv实现人脸识别、学习、训练等功能，支持调用笔记本摄像头抓取人脸并保存到本地人脸库。里面有三套实现代码，其中有一套是紧使用照片对比的方式

利用电脑摄像头识别二维码信息导入excel

主要介绍了opencv摄像头捕获识别颜色，用opencv通过摄像头捕获识别颜色，红色蓝色等，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

dlib人脸特征库分类器，81个点 包含使用代码，通过摄像头识别人脸 import cv2 import dlib from skimage import io import numpy as np # 使用特征提取器get_frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_81_face_landmarks.dat") cap=cv2.VideoCapture(0) while True: ret,img=cap.read() dets = detector(img, 1) for k, d in enumerate(dets): print("第", k+1, "个人脸d的坐标：", "left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom()) width = d.right() - d.left() heigth = d.bottom() - d.top() print('人脸面积为：',(width*heigth)) # 利用预测器预测 #shape = predictor(img, d) cv2.rectangle(img,(d.left(),d.top()),(d.right(),d.bottom()),(0,255,0),1) shape = predictor(img, d) landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in shape.parts()]) for num in range(shape.num_parts): cv2.circle(img, (shape.parts()[num].x, shape.parts()[num].y), 3, (0,255,0), -1) #cv2.putText(img, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255)) cv2.imshow("img",img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

c# 利用Aforge技术进行摄像头识别，里面附有ppt图文教程说明，根據使用c#代碼利用攝像頭識別撲克牌需求，採用Aforge組件技術去識別

随着科技的发展和进步,信息采集无处不在,人们对信息采集的成本也要求越来越低,摄像头采集条码是目前采集条码的一种趋势,它由于低成本和携带方便的特点开始受到人们关注,本文介绍了摄像头和PC机相连采集条码的算法,为摄像头识别条码提供了雏形。

主要为大家详细介绍了java使用电脑摄像头识别二维码，从摄像头获取图像，再根据图片解析出二维码信息，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

海康摄像头识别拍照＋水印功能Linux和win环境皆可，解决了很多坑的地方

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