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10个步骤Opencv轻松检测出图片中条形码
类别:C/C++编程   作者:码皇   来源:互联网   点击:

这篇文章主要为大家详细介绍了Opencv轻松检测出图片中条形码的10个步骤,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文为大家分享了Opencv轻松检测出图片中条形码的步骤,供大家参考,具体内容如下

1. 原图像大小调整,提高运算效率


2. 转化为灰度图


3. 高斯平滑滤波


4.求得水平和垂直方向灰度图像的梯度差,使用Sobel算子


5.均值滤波,消除高频噪声


6.二值化


7.闭运算,填充条形码间隙


8. 腐蚀,去除孤立的点


9. 膨胀,填充条形码间空隙,根据核的大小,有可能需要2~3次膨胀操作


10.通过findContours找到条形码区域的矩形边界


实现:

    #include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv;
    int main(int argc,char *argv[]) {
    Mat image,imageGray,imageGuussian;
    Mat imageSobelX,imageSobelY,imageSobelOut;
    image=imread(argv[1]);
    //1. 原图像大小调整,提高运算效率 resize(image,image,Size(500,300));
    imshow("1.原图像",image);
    //2. 转化为灰度图 cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);
    imshow("2.灰度图",imageGray);
    //3. 高斯平滑滤波 GaussianBlur(imageGray,imageGuussian,Size(3,3),0);
    imshow("3.高斯平衡滤波",imageGuussian);
    //4.求得水平和垂直方向灰度图像的梯度差,使用Sobel算子 Mat imageX16S,imageY16S;
    Sobel(imageGuussian,imageX16S,CV_16S,1,0,3,1,0,4);
    Sobel(imageGuussian,imageY16S,CV_16S,0,1,3,1,0,4);
    convertScaleAbs(imageX16S,imageSobelX,1,0);
    convertScaleAbs(imageY16S,imageSobelY,1,0);
    imageSobelOut=imageSobelX-imageSobelY;
    imshow("4.X方向梯度",imageSobelX);
    imshow("4.Y方向梯度",imageSobelY);
    imshow("4.XY方向梯度差",imageSobelOut);
    //5.均值滤波,消除高频噪声 blur(imageSobelOut,imageSobelOut,Size(3,3));
    imshow("5.均值滤波",imageSobelOut);
    //6.二值化 Mat imageSobleOutThreshold;
    threshold(imageSobelOut,imageSobleOutThreshold,180,255,CV_THRESH_BINARY);
    imshow("6.二值化",imageSobleOutThreshold);
    //7.闭运算,填充条形码间隙 Mat element=getStructuringElement(0,Size(7,7));
    morphologyEx(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,MORPH_CLOSE,element);
    imshow("7.闭运算",imageSobleOutThreshold);
    //8. 腐蚀,去除孤立的点 erode(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);
    imshow("8.腐蚀",imageSobleOutThreshold);
    //9. 膨胀,填充条形码间空隙,根据核的大小,有可能需要2~3次膨胀操作 dilate(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);
    dilate(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);
    dilate(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);
    imshow("9.膨胀",imageSobleOutThreshold);
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hiera;
    //10.通过findContours找到条形码区域的矩形边界 findContours(imageSobleOutThreshold,contours,hiera,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);
    for(int i=0;
    i<contours.size();
    i++) {
    Rect rect=boundingRect((Mat)contours[i]);
    rectangle(image,rect,Scalar(255),2);
    }
    imshow("10.找出二维码矩形区域",image);
    waitKey();
    }

使用另一幅图片的效果如下:


底部的二维码左侧边界定位错位,检测发现在二值化的时候左侧第二个条码部分被归零了,导致在之后的腐蚀操作中被腐蚀掉了。调整阈值分界值180到160,重新运行正确:


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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