画像検査

がんばる人のための画像検査機後で読みます。

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Python OpenCVとWebカメラでバーコードリーダー

これがやってみたかった。 QRコードリーダーをOpenCVとTkinterで作る 一次元バーコードも認識するみたい。 pyzbarをインストール pip install pyzbar """ OpenCVの動画取得機能を利用し、TkのCanvasに描画して、QRコードを認識させるプログラム """ from datetime import datetime from time import sleep import tkinter import cv2 from PIL import Image, ImageTk from pyzbar import pyzbar root = tkinter.Tk() root.title("QR reader") root.geometry("640x480") CANVAS_X = 640 CANVAS_Y = 480 # Canvas作成 canvas = tkinter.Canvas(root, width=CANVAS_X, height=CANVAS_Y) canvas.pack() # VideoCaptureの引数にカメラ番号を入れる。 # デフォルトでは0、ノートPCの内臓Webカメラは0、別にUSBカメラを接続した場合は1を入れる。 cap = cv2.VideoCapture(0) def show_frame(): global CANVAS_X, CANVAS_Y ret, frame = cap.read() if ret == False: print('カメラから画像を取得できませんでした') image_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGRなのでRGBに変換 image_pil = Image.fromarray(image_rgb) # RGBからPILフォーマットへ変換 image_tk = ImageTk.PhotoImage(image_pil) # ImageTkフォーマットへ変換 # image_t...
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VB.net Dictionaryクラスの初期化

[ VB.NET ] From による List, Dictionary クラスの初期化 ( VB2010 ) より VB2010以降で使える 変換テーブルのコードが要らなくなって便利 ' List クラスの初期化 Dim list As New List(Of String) From { "Item1", "Item2" } ' Dictionary クラスの初期化 Dim dect As New Dictionary(Of Integer, String) From { {0, "Item1"}, {1, "Item2"} }
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OpenCV3とPython3で形状のある物体の輪郭と方向を認識する（主成分分析：PCA、固有ベクトル）

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OpenCV3とPython3で形状のある物体の輪郭と方向を認識する（主成分分析：PCA、固有ベクトル） こちらのコードを参考に動かしてみた。一か所修正で動いた。 コードの意味はまだよくわからないが、すごいな。 ラベルの外観検査の傾き検出に使えそうだ。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import math import numpy as np # ベクトルを描画する def drawAxis(img, start_pt, vec, colour, length): # アンチエイリアス CV_AA = 16 # 終了点 end_pt = (int(start_pt[0] + length * vec[0]), int(start_pt[1] + length * vec[1])) # 中心を描画 cv2.circle(img, (int(start_pt[0]), int(start_pt[1])), 5, colour, 1) # 軸線を描画 cv2.line(img, (int(start_pt[0]), int(start_pt[1])), end_pt, colour, 1, CV_AA); # 先端の矢印を描画 angle = math.atan2(vec[1], vec[0]) print(angle) qx0 = int(end_pt[0] - 9 * math.cos(angle + math.pi / 4)); qy0 = int(end_pt[1] - 9 * math.sin(angle + math.pi / 4)); cv2.line(img, end_pt, (qx0, qy0), colour, 1, CV_AA); qx1 = int(end_pt[0] - 9 * math.cos(angle - math.pi / 4)); qy1 = int(end_pt[1] - 9 * math.sin(angle - math.pi / 4)); cv2.line(img, end_pt, (qx1, qy1), colour, 1, CV_...
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