哈哈哈哈哈哈哈

基EmguCv/OpenCv的零件的缺陷检测 思路：对图像去噪和二值化处理；提取外部轮廓，并填充；提取内部轮廓并以另一种颜色填充；外轮廓和内轮廓叠加，得到缺陷区域；对缺陷区域做二值化处理，并提取轮廓计算缺陷面积；标记处缺陷位置。存在的缺陷：只能检测外测缺陷，无法检测内部缺陷。效果图 源代码(c#)using Emgu.CV;using Emgu.CV.CvEnum;

一、高斯平滑1. 高斯核计算 private double[,] GaussianKernel(int N) { int i, j; double sigma = 1; double[,] gussian = new double[N, N]; double sum = 0.0;

1. RGB横向梯度卷积核：{ { -1, 0, 1 }, { -2, 0, 2 }, { -1, 0, 1 } }; 结果：2. Gray横向梯度卷积核：{ { -1, 0, 1 }, { -2, 0, 2 }, { -1, 0, 1 } }; 结果：3. RGB纵向梯度卷积核： { { -1, -2, -1 }, { 0, 0, 0 }, { 1, 2, 1 } };结果：4. Gray纵向梯

目录：获取脸部和眼部图像的接口定义IFacecsIFaces接口实现FaceImplcsCascadeClassifierDetectMultiScale参数分类文件检测截图1. 获取脸部和眼部图像的接口定义(IFace.cs) using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; using System.Collections.Generic;

1. 预处理1.1 双边滤波img.SmoothBilatral（int val1,int val2,int,val3）(原图)(双边滤波)(高斯滤波)高斯滤波将整张图都变得模糊了，双边滤波则保留了清晰轮廓特征，效果比较好。1.2 灰度并二值 img.Convert<Gray, byte>()//灰度化g （灰度图）ThresholdBinary(new Gray(Parameters.Bin

一EAN-13条形码编码规则条码构成条码编码原则1检验码计算2左侧字符编码原则3右侧字符编码原则二生成条形码十进制转二进制1 获取编码方式2对编码表进行处理转化为三维数组的形式绘制条形码1 根据上一步得到的二进制数组0代表黑色1代表白色开始绘制图像2 对输入的条码编号进行简单验证三识别条形码识别方法zxingnet的使用四源代码五截图一、EAN-13条形码编码规则1

身份证识别一、tesseract-ocr简介OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。 数年以后，HP意识到，与其

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完整项目地址：https://gitee.com/xgpxg/ICRS 一、图像预处理灰度化图像。二值化图像。 利用 AdaptiveThresholdType 全局化阈值，blockSize = 55时，效果最好。public static Image<Gray,byte> BinImg(Image <Bgr ,byte> img) { ret

需求：最近在看百度文库时，想把内容复制一下，但是奈何不是会员，无法复制，如下图：首先想到的是f12直接从html里边复制，但是格式很不正确：于是乎，制作了这么一个图片转文字的小工具。首先下载文件：https://download.youkuaiyun.com/download/wxgxgp/10517478压缩包只有17kb哟。安装方法：1.解压后，找到ImgToT...