60. Utilice MNN+DBNET para la detección de códigos de barras

Idea básica: convertí un modelo convenientemente, que puede facilitar la detección de códigos de barras y números correspondientes, para facilitar el siguiente paso del reconocimiento de códigos de barras y la detección digital OCR (aquí solo detectamos pero no reconocemos, el reconocimiento está programado tentativamente para el próximo artículo)

cmakelists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
project(untitled22)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -fopenmp ")
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -fopenmp")
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR})
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include)
include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include/MNN)
find_package(OpenCV REQUIRED)
#message(STATUS ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
#添加头文件
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
#链接Opencv库

add_library(libmnn SHARED IMPORTED)
set_target_properties(libmnn PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/lib/libMNN.so)


add_executable(untitled22 main.cpp)
target_link_libraries(untitled22 ${OpenCV

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Origin blog.csdn.net/sxj731533730/article/details/131429056
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