1、一维条码一维条码：由一组规则排列的条、空以及对应的字符组成的标记，“条”指对光线反射率较低的部分，“空”指对光线反射率较高的部分，这些条和空组成的数据表达一定的信息，并能够用特定的设备识读，转换成与计算机兼容的二进制和十进制信息。 一维条码的码制： EAN码、39码、交叉25码、UPC码、128码、93码，ISBN码，及Codabar（库德巴码）等。 EAN 码：是国际通用的符号体系，是一种长度固定、无含意的条码，所表达的信息全部为数字
要检查电芯表面是否有条码，可以知道电芯是否放反面了，起到视觉防呆的作用。勇哥能想到的思路是：一维，二维码识别，能识别则为有码面。框选区域，算子intensity计算区域灰度值的平均值或者方差，以此来判断是否为有码面。下面的程序两种方法都用到，把代码做个记录，供大家参考。其结果可以看到，完美的情况下，两种方法都可以。但其实还是有问题的，比如如果电池表面贴了膜，那么因为反光的原因，两种方法都有可能会误判断。如果二维码很小，选择的区域很大，那么灰度平均都是差不多的，也没办法判断。* Code
勇哥目前在一款尺寸测量设备中，应用到了一些算法，在这里做记录。下面是算法用到的一些函数。/// <summary>
/// 新建一条拟合直线
/// </summary>
&n
此方法旨在满足部分区域拍照后，想输出成一张图，对重叠区域要求不是很高。区别于图像拼接方法，请注意。勇哥2019/5注：下面的办法只适合拼合灰度图片，如果你想拼合彩色图片则要用另外的办法。在这里，我在一个文件夹中保存了9张图，遍历读取，从而合成显示。图片合成方法public void ImageJigsaw(string path = "C:/Users/team/Desktop/4/")
在评估图像处理算法时，通常会考虑是否具有亚像素精度。那么什么是亚像素呢？具有亚像素精度的算法会有什么优点呢？亚像素可以解决什么问题呢？亚像素概念的引出：图像处理过程中，提高检测方法的精度一般有两种方式。一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力；另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率。如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素，就相当于提高了100倍的图像系统分辨率。优点：大大节省系统的硬件投入成本，降低技术应用的难度，扩大其应用范围。亚像素细分技术最早
Unity3D是由Unity Technologies开发的一个让玩家轻松创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的多平台的综合型游戏开发工具，是一个全面整合的专业游戏引擎。目前，Unity正在迅速发展，前景可期，因此值得我们学习。下面先来学习一下Unity5.3.4的安装和破解。1、首先，在Unity官网上下载Unity，在这里我已经把我的安装包上传到网盘了，如果嫌麻烦的话，可以直接通过我的网盘链接下载，我把破解工具也上传了。链接: https://pan.baidu.co
使用MATLAB做计算，必然少不了进行矩阵和数组运算，对矩阵和数组进行转置、相加、相减、相乘、相除等运算，下面使用MATLAB一一给大家介绍这些运算的方法、步骤，希望能够帮助大家。第一步：首先我们需要在matlab命令窗口中创建一个矩阵或数组，如我们可以在命令行窗口输入代码：A=[2 4 6 8;10 12 14 16;18 20 22 24;26 28 30 32]即可创建一个4行4列的矩阵或数组，如下图所示。第二步：关于矩阵转置，我们在矩阵或数组名称后面加一撇就可以了，如将上面的矩阵或数组A
1. 简介计算机图形学中的应用非常广泛的变换是一种称为仿射变换的特殊变换，在仿射变换中的基本变换包括平移、旋转、缩放、剪切这几种。本文以及接下来的几篇文章重点介绍一下关于旋转的变换，包括二维旋转变换、三维旋转变换以及它的一些表达方式（旋转矩阵、四元数、欧拉角等）。2. 绕原点二维旋转首先要明确旋转在二维中是绕着某一个点进行旋转，三维中是绕着某一个轴进行旋转。二维旋转中最简单的场景是绕着坐标原点进行的旋转，如下图所示：如图所示点v 绕 原点旋转θθ 角，得到点v’，假设 v点的坐标是(x, y)
1 围绕原点的旋转如下图， 在2维坐标上，有一点p(x, y) , 直线opの长度为r, 直线op和x轴的正向的夹角为a。 直线op围绕原点做逆时针方向b度的旋转，到达p’ (s,t) s = r cos(a + b) = r cos(a)cos(b) – r sin(a)sin(b) (1.1)t = r sin(a + b) = r sin(a)cos(b) + r cos(a) sin(b) (1.2)其中 x = r cos(a)
紧接上一篇：几何向量：基本概念上一篇讲了向量的加减分配等计算，那么紧接着就是应该来讲乘除了吧，我们知道普通数值都有加减乘除开方等等计算，比如：10x10 = 100 10÷10 = 1那么向量AxB = ？ A÷B = ？ 我们知道向量其实是多个数值分量组成的一个集合，那么向量相乘又怎么处理呢？是分量相乘再相加，还是分量相加再相乘？然后就算给一个向量相乘的规范，那有什么意义呢？能解决什么实际问题？这里我们从物理上来考虑向量相乘的问题：这里不得不提一个做