Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
我是城墟垣
OpenCV_技术文章
提交
6553ecba
O
OpenCV_技术文章
项目概览
我是城墟垣
/
OpenCV_技术文章
与 Fork 源项目一致
Fork自
GitCode官方 / OpenCV_技术文章
通知
1
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
DevOps
流水线
流水线任务
计划
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
O
OpenCV_技术文章
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
DevOps
DevOps
流水线
流水线任务
计划
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
流水线任务
提交
Issue看板
前往新版Gitcode,体验更适合开发者的 AI 搜索 >>
提交
6553ecba
编写于
5月 25, 2021
作者:
M
MaoXianxin
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
修改文章内容
上级
6eb81a30
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
3 addition
and
1 deletion
+3
-1
用OpenCV实现条形码识别-2021-04-22.md
用OpenCV实现条形码识别-2021-04-22.md
+3
-1
未找到文件。
用OpenCV实现条形码识别-2021-04-22.md
浏览文件 @
6553ecba
...
...
@@ -4,7 +4,9 @@
https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/barcode。
我们收集的数据集(数据集地址:https://github.com/SUSTech-OpenCV/BarcodeTestDataset,共250张条码图片)上进行了测试,我们的识别算法正确率达到了96%,速度为20ms每张图像。作为对比,我们也测试了ZXing在该数据集上的表现,其正确率为64.4%,速度为90ms每张图像。
我们收集的数据集(数据集地址:https://github.com/SUSTech-OpenCV/BarcodeTestDataset,
共250张条码图片)上进行了测试,我们的识别算法正确率达到了96%,速度为20ms每张图像。作为对比,我们也测试了ZXing在该数据集上的表现,其正确率为64.4%,速度为90ms每张图像。
注:测试速度不包含初始化以及读图时间。同时,我们的算法是C++实现,ZXing是Java实现。另外,对于用图片数据集进行的测试,ZXing99%的时间是在做彩色图到灰度图的转换。
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录