【摘 要】
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本文根据当今物流系统中对快递面单上条形码进行识别的需要,设计了一个基于深度学习的快递单面条形码识别算法。该算法通过对摄像头采集到的原始图像进行智能处理及识别,读取出包裹的快递单号信息,并应用于高校快递智能服务系统。该算法包含条形码定位以及条形码识别两部分。为了提高算法效率,本论文采用结构最简洁,推理速度最快的Yolov5s模型来完成对条形码的定位,首先使用Yolov5s框选出条形码所在位置,输出边
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本文根据当今物流系统中对快递面单上条形码进行识别的需要,设计了一个基于深度学习的快递单面条形码识别算法。该算法通过对摄像头采集到的原始图像进行智能处理及识别,读取出包裹的快递单号信息,并应用于高校快递智能服务系统。该算法包含条形码定位以及条形码识别两部分。为了提高算法效率,本论文采用结构最简洁,推理速度最快的Yolov5s模型来完成对条形码的定位,首先使用Yolov5s框选出条形码所在位置,输出边框选中的部分,再使用OpenCV的最小外接矩形方法得到图片的偏转角度,然后使用仿射变换对存在偏转的图像进
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