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嵌入式Linux 扫码器
jose11
2017-06-24 11:53:40
我的项目需要把扫码器连到嵌入式开发板上,哪种扫码器可以用。
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嵌入式Linux 扫码器
我的项目需要把扫码器连到嵌入式开发板上,哪种扫码器可以用。
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valeliu24
2017-07-15
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支持物理串口 usb hid
valeliu24
2017-07-15
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http://niu-tu.com/ 物美价廉
beita爸爸
2017-06-26
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串口控制的扫码器都可以
jose11
2017-06-25
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市场上一般扫码器都是自带驱动的,而且没带Linux开发包,即不能在Linux系统上用,
Acuity.
2017-06-24
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串口的接口的使用比较方便,市面很多,国产出名的有新大陆。usb的,驱动程序需要捣鼓下。
IOS开发常用到的二维码功能,基于系统的二维码
扫码
.zip
IOS开发常用到的二维码功能,基于系统的二维码
扫码
,以及libqrencode的二维码生成,ZXingObjc当然也不会落下。 软件开发设计:PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备:单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务
器
、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统:
LInux
、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外,还有
嵌入式
操作系统、智能操作系统等。 网络与通信:数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域,它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据:数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机
器
学习等,云计算是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
用C语言编写的usb自动识别程序
在
linux
嵌入式
下用C语言编写的系统自动识别USB接口的插拔的程序
嵌入式
Linux
驱动开发
说到
Linux
驱动,尤其是
嵌入式
Linux
驱动,大家可能会望而却步,因为入门太难!很多书上或课程基本是这样的:一上来给我们展示一大堆高深莫测的代码,感觉是C语言,又感觉不是C语言。说它是C语言,这里能找到一些C的...
使用QT在WIN系统上的简易
扫码
软件.zip
软件开发设计:PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备:单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务
器
、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统:
LInux
、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外,还有
嵌入式
操作系统、智能操作系统等。 网络与通信:数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域,它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据:数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机
器
学习等,云计算是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
基于OpenCV开源的微信二维码引擎移植的二维码
扫码
识别库.zip
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一款开源的计算机视觉库,专门为图像和视频处理任务设计,广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍: 历史与发展 起源:OpenCV于1999年由英特尔公司发起,旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库,为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。 社区与支持:随着时间的推移,OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与,形成了活跃的社区。目前,OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护,并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。 主要特点 跨平台:OpenCV支持多种操作系统,包括但不限于Windows、
Linux
、macOS、Android和iOS,确保代码能够在不同平台上无缝运行。 丰富的功能:库中包含了数千个优化过的函数,涵盖了计算机视觉领域的诸多方面,如图像处理(滤波、形态学操作、色彩空间转换等)、特征检测与描述(如SIFT、SURF、ORB等)、物体识别与检测(如Haar级联分类
器
、HOG、DNN等)、视频分析、相机校正、立体视觉、机
器
学习(SVM、KNN、决策树等)、深度学习(基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署)等。 高效性能:OpenCV代码经过高度优化,能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速(如Intel IPP、OpenCL等),实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。 多语言支持:尽管OpenCV主要使用C++编写,但它提供了丰富的API绑定,支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言,方便不同领域的开发者使用。 开源与免费:OpenCV遵循BSD开源许可证发布,用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码,无需担心版权问题。 架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建,这些模块提供了不同层次的功能: Core:包含基本的数据结构(如cv::Mat用于图像存储和操作)、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc:提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui:提供图形用户界面(GUI)支持,如图像和视频的显示、用户交互(如鼠标事件处理)以及简单的窗口管理。 VideoIO:负责视频的读写操作,支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect:包含预训练的对象检测模型(如Haar级联分类
器
用于人脸检测)。 Features2D:提供特征点检测(如SIFT、ORB)与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d:用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML:包含传统机
器
学习算法,如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、决策树等。 DNN:深度神经网络模块,支持导入和运行预训练的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)。 应用领域 OpenCV广泛应用于: 科研与教育:作为计算机视觉教学和研究的基础工具,OpenCV简化了算法原型开发与验证过程。 工业自动化:在视觉检测、机
器
人导航、产品质量控制等工业场景中,OpenCV用于实时图像分析与决策。 安防监控:用于人脸识别、行人检测、行为分析等智能监控系统。 医疗影像分析:在医疗领域,OpenCV可用于医学图像处理、病灶检测、诊断辅助等应用。 自动驾驶:在车辆视觉感知系统中,OpenCV用于道路标志识别、障碍物检测、车道线识别等任务。 多媒体应用:如图像编辑软件、AR/VR应用、游戏开发等,利用OpenCV进行图像和视频处理。 物联网与
嵌入式
系统:在资源受限的
嵌入式
设备上,OpenCV提供轻量级的计算机视觉解决方案。 学习与社区资源 OpenCV拥有丰富的官方文档、教程、示例代码以及活跃的开发者社区,包括GitHub、StackOverflow、官方论坛等,为学习和使用OpenCV提供了有力支持。此外,有许多书籍、在线课程、博客文章和研讨会专门讲解OpenCV的使用和计算机视觉技术。 综上所述,OpenCV作为一款功能强大、高效、跨平台且开源的计算机视觉库,为开发者提供了实现各类图像和视频处理任务所需的工具箱,其广泛的应用领域和活跃的社区支持使之成为计算机视觉领域不可或缺的开发工具。
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