weixin_43377375的博客

import cv2 #调用cv2库from pyzbar import pyzbar #调用pyzbar条形码识别库fa=set() #建立不重复集合faflag=0def scan_qrcode(qrcode): #解码用子函数 datas = pyzbar.decode(qrcode) for tests in datas: testdate = tests.data.decode('utf-8') #对条形码信息解码 testtype

机器视觉的作业基于matlab的一个代码作业，其中借鉴了网络一个人的代码，对它进行了更加符合作业要求的改写。（找不到之前年前写作业的时候的那个文章了，其中有一段我认为写的不太对，运行起来总有问题）(1）图片预处理:首先需要将图片进行预处理，使用函数rgb2gray将图片转化为二值图，使所有像素点的值位于0-255（黑到白），显示灰度直方图。直方图描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调，一般情况下，由于图像上的背景和前景物体颜色分布明显不同，从而在直方图上会出现双峰特性。

课堂作业一，使用matlab，测量螺母边长##代码如下clear all;close all; clc;%%I=imread('159.png');%读取图片Ig=rgb2gray(I);%对图片进行灰度处理%%C = corner(Ig);% 当期望角点的最大数目为默认设置值200时，显示角点。imshow(I);hold onplot(C(:,1), C(:,2), '.', 'Color', 'g')%显示角点title('Maximum Corners = 200')%标题%