⑴ 如何识别图片扑克牌数字导入表格
您可以通过OpenCV识别图片扑克牌数字导入表格。
完成一张扑克牌的识别主要步骤有：从摄像头获取扑克牌图片，二值化后查找图片最外层轮廓，并截取出轮廓内部的图片，即拍摄的扑克牌。使用霍夫线检测和旋转来标定扑克牌位置并截取，比通过查找轮廓标定更准确，对背景环境要求也更低。使用漫水填充算法把扑克牌四周的多余的背景变成和扑克牌牌面背景一样的白色像素。此时图片只剩白色背景以及黑色的扑克牌数字、花色、头像等，再查找最左上角轮廓并截取出，这就是扑克牌的数字。从余下的图片中再查找最左边的轮廓并截取出，这就是扑克牌的花色。可以将数字和花色都预先保存下来，进行一些处理，放到 KNN 里进行训练得到预测模型。得到模型后就可以从1开始一套走下来自动预测识别扑克牌了。
OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
⑵ 自动识别车牌道闸系统识别车牌起杆后车不过去,系统的记录是出去了吗
没有哦，要车出去之后才算哈
拓展：
车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理， 从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。那么接下来易泊时代就一步步为您解释，易泊时代车牌识别道闸到底是怎么工作的呢？
图像采集： 通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
预处理： 图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位： 车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。
字符分割： 在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
字符识别： 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
无人智能系统开发及应用市场刚刚起步，竞争相对较小，全国开发此类系统的企业屈指可数，诸多都处于模仿开发阶段，项目行业科技壁垒还未出现，易泊时代科技针对软硬件开发投入的资本、人力都让易泊时代的无人超市、自动车牌识别、一卡通等这些无人系统遥遥领先。
OCR车牌识别是我公司自主研发的车牌识别SDK，在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。车牌识别SDK采用清华OCR技术，融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。
车牌识别SDK目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WIN CE、Android等多种平台，是现在国内市场上支持平台种类最多的车牌识别SDK。
车牌识别SDK支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。
⑶ android识别验证码图片的原理与思路
假设已经把验证码图片保存到本地了
我说一下验证码识别的大致步骤吧
1，读取图片到bitmap
2，进行灰度操作
3，进行才二值操作
4，如果有干扰点 一般用滤波器或八邻域去干扰点
5，如果有干扰线 如果是简单的直线可以用扫描法，八后法等，复杂的应该根据特点调整算法
6，如果有干扰色块 也应该想法去除
7，如果有较大的倾斜 需要进行适当校正
8，此时得到的应该是比较干净的字符了，如果是非粘连的可以直接用投影法分割成单个字符
如果有粘连，需要根据图形特点从算法上做相应的处理，保证大致分割正确
9，分割成单个字符以后，如果字符比较正常 变形扭曲程序不大，可以直接用模式识别
如果变形扭曲较厉害，一般建议使用神经网络进行训练后再识别
如果是比较简单的验证码可以使用网上的一些组件，我常用的一个是OcrKingApi
不是太复杂的识别效果还可以，关键是免费的。使用文档可以看一下文库的链接
http://wenku..com/view/b5b6721555270722192ef7b3.html