二维码识别openvc

本篇文章给大家分享二维码识别openvc，以及二维码识别器在线对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

获取接口地址发送短信API接口在开源代码里面可以查到，可以直接到开源网站查询即可。分析参数短息接口跟其他接口有所不同，短信接口是由各地运营商收费才能开通。

将limit=1000替换为想要的最大推文数。根据api使用说明了解，将limit=1000替换为想要的最大推文数，看提取超过100条数据。API（ApplicationProgramInterface）被定义为应用程序可用以与计算机操作系统交换信息和命令的标准集。

（图片来源网络，侵删）

windows平台提供的api平台，只要开发平台支持api接口，一律都支持，并且效果一样，不区分语言，好多开发平台的内置控件及类和函数都是调用了api。

从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。

我们还要注意，opencv的图像矩阵类型是uint8，低于0和高于255的值并不截断，而是使用了模操作。即200+60=260 % 256 = 4。所以我们需要先将原始图像矩阵和噪声图像矩阵都转成浮点数类型进行相加操作，然后再转回来。

（图片来源网络，侵删）

首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。

其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。

输入式验证码这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图：解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。

PIL库：Python Imaging Library（PIL）是一个Python图像处理库，提供了丰富的图像处理功能，包括图像读写、缩放、旋转、裁剪、滤波等。可以使用PIL库生成包含随机字符的验证码图片，并将其保存为本地文件。

加载图像：使用OpenCV中的cvimread（）函数加载铅笔图像。图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。

下载Python，当前OPencv版本为249，不过其支持的最新版本的Python为7，所以可以下载276版本。下载numpy，开始我使用了6，没有通过，错误如图。下载了最新的1版本。

平滑处理（***oothing）也称模糊处理（bluring），是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途：常见是用来减少图像上的噪点或失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是很好用的方法。

程序实现思路如下：利用级联分类器检测出人脸区域，再在人脸区域中检测出眼睛的区域，检测出眼睛的区域之后，用跟踪算法咔嚓眼睛降低运算量，避免每一帧都去检测眼睛。

关于二维码识别openvc，以及二维码识别器在线的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。