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一套开箱即用的发票数字识别实践材料，专为刚接触OCR的新手设计。包含完整的图像预处理脚本（灰度转换、自适应阈值二值化）、数字区域定位与切割示例（支持可视化中间结果），以及基于经典MNIST数据集训练的轻量级数字分类器调用代码。所有步骤都配有可直接运行的Jupyter Notebook（number-cutting.ipynb、mnist.ipynb）和独立Python脚本（pre_prosess.

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本文设计了一种以STM32F103ZET6为控制核心的智能物流车，集成OpenMV视觉识别、麦克纳姆轮全向移动、PI电机控制及超声波与灰度传感器避障系统。通过二维码任务解析与颜色识别实现物体抓取顺序控制，结合传感器数据进行路径校正和定位。测试表明系统能准确完成多任务搬运，具备良好稳定性和实用性，适用于仓储自动化等场景。