Versionen im Vergleich

Schlüssel

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Funktion

Die Marker Recognition Engine ermöglicht es ihnen "Stempel" auf einem Dokument zu erkennen und diese in einem automatischen Erkennungsprozess zur Vorgangstrennung zu verwenden. Dies stellt damit eine Alternative zu einem klassischen Barcode-Label Szenario dar - ist kostengünstiger und effizienter in der Anwendung.

Installation

Für den Betrieb müssen auf jedem Arbeitsplatz folgende Komponenten installiert werden:

Zum Beispiel Installation (x86) über:

  • C:\Program Files (x86)\Python39\Scripts>pip install numpy
  • C:\Program Files (x86)\Python39\Scripts>pip3 install opencv-python


Info

Für die Installation der beiden Frameworks (opencv und numpy) via pip wird temporär eine direkte Internetverbindung benötigt.

Konfigurationsoptionen

OptionBeschreibung

Basics

Min. confidence

Vertrauenswert ab dem ein Marker als erkannt gilt. 60% ist in der Regel ein guter Wert. Kann aber je nach Marker variieren. Siehe Test mode.

Template
Import template

An dieser Stelle werden die Marker-Templates importiert (min. 10 Varianten).

Die Templates sollten entsprechend mit der gleichen Auflösung gescannt werden wie nachher auch das Dokument.

Hier drei Beispiele dazu.


View file
nameStempel1.tif
height150
View file
nameStempel2.tif
height150
View file
nameStempel3.tif
height150

Helper

Load helper x86Upload des x86 Recognition helpers. ccmarkerrecohlp.exe
Load helper x64

Upload des x64 Recognition helpers. ccmarkerrecohlp.exe

Found string valueWird ein Marker auf dem Dokument erkannt wird dieser Text als erkannter Wert zurückgegeben - analog in der Verwendung zu einem Barcode.
Test modeIm Test mode erhält man als Ergebnis für jede Seite der Erkennung den Confidence-Wert.

Python

Python dllPfad zur Python Dll. Z.B. C:\Program Files (x86)\Python39\python39.dll

Technische Bezeichnung

ccmarkerrecognition.dll

Inhalt

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