C#联合halcon的demo 直线 找圆 形状模板匹配及等级识别等功能 功能有找直线，找圆，形状模板匹配，二维码识别及等级识别，相机内参标定，相机外参标定，以及几何测量 另外还有某论坛的开源控件，并且在该控件的基础上新增了文字显示，十字架中心基准，最重要的是“把涂抹功能”集合到了一起，并且测试无bug vs2019可以直接运行，halcon则是使用的18版本。 这个demo无论是学习还是封装都有很好的参考意义，大量节省个人时间。

ESP32S3 二维码识别 ,摄像头对准二维码 屏幕上即可出现对应解析出来的二维码数据,并在串口打印出二维码数据。占用了较多RAM 所以需要N8R8模组的才能用，速度大概100ms一次，支持 ov2640,ov3660,ov5640,ov7670,ov7725的摄像头，可接ili9341，ili9481，ili9488，st7789，st7796s，st7735s，hx8357，ili9486，sh1107，ssd1306，FT81x，il3820，ra8875，GC9A01，jd79653a，uc8151d，ili9163c等型号的显示屏。

中的“基于STM32的二维码识别源码+二维码解码库lib”表明了这是一个关于使用STM32微控制器进行二维码识别的项目。STM32是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一种广泛应用于嵌入式领域的32位微处理器系列，具有高性能、低功耗的特点。这个项目包含两部分：二维码识别源码和二维码解码库。 1. **STM32微控制器基础**：STM32家族基于ARM Cortex-M内核，提供多种型号以满足不同性能和功耗需求。STM32芯片通常集成有丰富的外设接口，如ADC、SPI、I2C、UART等，适用于各种嵌入式应用，包括图像处理和通信。 2. **二维码识别**：二维码是一种二维条形码，可以存储大量信息，如文本、URL、联系人信息等。在STM32上实现二维码识别，一般需要通过摄像头捕获图像，然后对图像进行预处理，如灰度化、二值化，再使用特定的算法（如ZigZag扫描或矩阵分割）定位二维码，最后使用解码库解析编码信息。 3. **源码分析**：“02”红龙429_Camera二维码识别()可能代表一个具体的开发板或者摄像头模块，它可能集成了用于图像采集的硬件和驱动程序。源码中会包含处理图像流、调用解码库以及与STM32硬件交互的函数。 4. **二维码解码库lib**：解码库（如ZXing、libqrcode等）是实现二维码识别的关键，它包含了解码算法，能够将二维码图像转换为可读信息。这个库可能以静态或动态链接库的形式存在，开发者需要将其正确地集成到STM32的项目中，确保在微控制器有限的资源下高效运行。 5. **嵌入式开发环境**：开发这个项目通常需要用到STM32的开发工具，如Keil uVision或IAR Embedded Workbench，以及STM32CubeMX进行配置和初始化。此外，调试工具如JLink或STLink也是必不可少的，它们用于下载代码到微控制器并进行实时调试。 6. **软件设计**：二维码识别的软件设计需要考虑实时性、内存占用和计算效率。例如，可能需要优化图像处理算法以减少CPU负载，或者利用中断服务例程来处理摄像头的实时数据流。 7. **硬件接口**：STM32需要连接摄像头模块，这可能涉及到SPI、I2C或MIPI CSI等接口。理解这些接口的工作原理和配置方式是成功实现二维码识别的前提。 8. **实际应用**：这种二维码识别系统常用于物联网设备、自动售货机、工业自动化等领域，可以快速读取设备信息、控制指令或者用户输入的数据。 总结，这个项目涉及了嵌入式系统开发、图像处理、微控制器编程等多个技术领域，通过学习和实践，可以深入了解STM32的硬件特性以及如何在资源受限的环境中实现高效的二维码识别功能。

界面：https://blog.csdn.net/lyp1215/article/details/129435361 Accord 捕获摄像头图像、图像处理；DlibDotNet 人脸识别；zxing 条码、二维码识别

【标题】：“自己写的JAVA二维码识别软件（PC端）” 【描述】：这款JAVA二维码识别软件是专门为个人计算机（PC）平台设计的，利用Java语言的强大功能和跨平台特性，实现了对二维码图像的高效解析与识别。用户可以方便地通过该软件读取和处理二维码图像，从而快速获取其中包含的信息，例如网址、文本、联系人信息等。软件可能包含了从图像处理到解码算法的完整流程，展示了Java在图像识别领域的应用。 【知识要点】 1. **Java编程语言**：Java是一种高级的、面向对象的编程语言，具有跨平台的特性，即“一次编写，到处运行”。它广泛应用于桌面应用、移动应用、Web应用以及服务器端开发等领域。 2. **二维码技术**：二维码（Quick Response Code）是二维条形码的一种，可以存储大量的数据，包括文字、数字、网址等。它通过特定的编码规则将这些信息转化为图像，用手机或专用设备扫描后可快速读取。 3. **图像处理**：在二维码识别过程中，首先需要对图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以便于后续的特征提取和识别。 4. **图像解析**：软件可能包含了图像解析模块，用于检测图像中的二维码位置，通常通过Zigzag、Harr-like特征或者机器学习算法来实现。 5. **解码算法**：识别出二维码位置后，会运用特定的解码算法，如 Reed-Solomon纠错码，来解析图像中的数据，并将二进制数据转化为可读的文本信息。 6. **Java图形界面（GUI）编程**：为了创建用户友好的PC端应用，开发者可能使用了Java的Swing或JavaFX库来构建图形用户界面，允许用户上传图像，显示识别结果等。 7. **文件输入输出（IO）操作**：软件需要处理用户上传的图像文件，因此涉及到Java的IO流，用于读取和保存文件。 8. **错误处理与异常处理**：在软件开发中，错误处理和异常处理是非常重要的一部分，确保在遇到问题时能提供适当的反馈，提高软件的稳定性和用户体验。 9. **性能优化**：对于二维码识别这样的实时应用，性能优化是关键。开发者可能采用了多线程、内存管理优化等手段，以提高软件的响应速度。 10. **软件发布与打包**：最终的软件可能被打包成JAR文件，用户可以直接运行，或者使用Java Web Start技术部署为网络应用。 通过这款JAVA二维码识别软件，我们可以看到Java在图像识别领域的强大能力，以及其在PC端应用的广泛可能性。无论是对于初学者还是有经验的开发者，这款软件都提供了很好的学习和实践机会。

深度学习是一种人工智能领域的核心技术，它通过模仿人脑神经网络的工作方式来解决复杂问题，尤其在图像识别、自然语言处理和声音识别等领域表现出强大的能力。在这个项目中，我们重点关注的是利用深度学习进行二维码识别，这是一个实际应用广泛的任务，比如在物流、广告、产品追踪等领域。 "二维码数据集"是训练深度学习模型的关键。一个数据集是模型学习的基础，它包含了大量的训练样本，这些样本通常由真实的二维码图片和对应的标签（即每个二维码的含义）组成。在本案例中，数据集可能已经被标注为VOC格式，这是一种常用的目标检测数据集标注格式，包括边界框信息和类别标签。 "二维码识别"是这个项目的核心任务。二维码（Quick Response Code）是一种二维条形码，能够存储各种类型的信息，如文本、URL、联系人信息等。识别二维码的过程涉及到对图像的预处理、特征提取、分类器的运用等步骤。使用深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），可以自动学习二维码的特征并进行识别，提高了识别的准确性和效率。 "yolov5自定义数据集"指的是使用YOLOv5模型进行训练，YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，因其快速且准确的性能而广受欢迎。YOLOv5是YOLO系列的最新版本，改进了前几代的性能，包括更快的训练速度和更高的精度。自定义数据集意味着我们将使用提供的二维码数据集来替代原版模型的训练数据，使模型能适应特定的二维码识别任务。 在项目中，有两个关键脚本："voc_label.py" 和 "split_train_val.py"。"voc_label.py" 可能是用来将VOC格式的数据转换为YOLO格式的工具，因为YOLO模型通常需要YOLO格式的标注数据，这种格式包含边界框坐标和类别信息。"split_train_val.py" 则可能用于将数据集分割成训练集和验证集，这是深度学习模型训练中的标准步骤，训练集用于训练模型，验证集用于评估模型在未见过的数据上的表现。 "Annotations" 文件夹很可能包含了VOC数据集中所有的标注信息，每张图片对应一个XML文件，详细描述了图像中的二维码位置和类别。而"images" 文件夹则存放着实际的二维码图片，这些图片将被用于训练和测试模型。 这个项目旨在利用深度学习，特别是YOLOv5框架，对二维码进行识别。通过创建和训练自定义数据集，我们可以构建一个专门针对二维码的高效识别系统。从数据预处理到模型训练，再到评估和优化，整个过程都需要严谨的工程实践和理论知识，以确保模型在实际应用中的效果。

本工具采用人工智能算法，可以精确地识别二维码，并对不完整的二维码进行修正，速度快，精度高，是人工智能专家和业余爱好者都不能错过的一款软件！

1）整个yolov5模型 2）二维码数据集 3）二维码训练得到的模型 4）模型转成onnx格式，在opencv dnn下调用 5）二维码检测识别程序

基于matlab的二维码识别系统（GUI界面） 基于matlab的二维码识别系统（GUI界面） 基于matlab的二维码识别系统（GUI界面） 里面二维码图像都是小程序自动生成的

基于STM32的二维码识别系统是一种利用单片机技术来实现二维码数据采集、识别和显示信息的数据系统。这个系统在日常生活和工业生产中有着广泛的应用，如金融支付、电子商务、广告宣传、防伪溯源等领域。 在硬件部分，主要通过摄像头对图像数据进行采集，然后经过图像预处理得到清晰完整的二维码图像再进行识别。同时，为了提高图像处理效率，通常还会对系统的硬件进行优化。例如，使用OV5640或OV7725摄像头。此外，还可能配备有OLED显示屏用于显示识别结果。 在软件部分，需要编写相应的驱动程序以控制硬件设备，并实现二维码识别算法。例如，可以使用ZBar库进行二维码识别。通过对图像数据的处理和算法优化，能够实现高效、准确的二维码扫描与识别功能。 综上，基于STM32的二维码识别系统的设计和实现需要充分考虑硬件和软件两个方面，通过合理的硬件搭建和驱动编写，以及有效的二维码识别算法，能够实现高效、准确的二维码扫描与识别功能。