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

Tess4j最新中文库，tess4j中文语言库，高精准，高效率最新的中文语言库，Tess4j的高精准中文语言包（识别中文）。 本文以一张简单的图片为例：图片放置在E:/App/TestTess4/src/main/resources/bbb.png，因此使用代码测试前需要修改代码中指定的两个路径！！！ 包中有完整的工具类，以及最新中文字库，除手写体无法识别外，其余无压力！ 欢迎各位java老铁支持一下！

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微软手写识别Delphi示例 支持win10 delphi 10.3.1编译通过，win10下直接编译使用，win xp下要先安装微软手写支持库！

MATLAB matlab人脸识别源码+使用说明+操作说明内容清晰适合新手

图片处理matlab图片中识别文字

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

《从零开始学电子元器件识别与检测技术》是 国防工业出版社2007年出版的一本图书。该书可供电子工业领域中的技工、工矿企业的技术人员、电气工人、农村电工、家电维修人员以及无线电爱好者阅读，也可作为中专、中技的教材或教学参考书使用。   学习电子技术离不开电子元器件的识别、检测与更换。《从零开始学电子元器件识别与检测技术》就是为使初学者从零开始，快速掌握电子元器件的识别与检测技术而编写的。本书对各种常用电子元器件的外形结构、作用性能、识别及检测技术进行了系统的分析和介绍，内容新颖、资料翔实、通俗易懂，具有较强的针对性和实用性。

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0 引言 　　双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同的角度同时获取周围景物的两幅图像，或有单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体的三维几何模型，重建周围景物的三维形状与位置。 　　在双目立体视觉测量的许多应用中，可以在待测物体表面分布一些具有明显特征且易于识别的元素作为标记点，如圆、十字刻画线等。若给标记点加载的身份信息，即对标记点进行编码，对图像中标记点进行身份识别后，可以方便，可靠地实现多幅图像间标记点的对应匹配。 　　基于上述原理，在实验室自主研发并