图像条形码识别设计思路与算法实现

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摘要:条形码随着信息技术与计算机不断发展,意味着成为市场流通的大趋势,后该 商品进入商场、超市、集各大卖场,均时要通过条形码扫描来获取商品的各种信息。条码技术是迄今为止最经济实用的四种 生活自动识别技术。意味着现在商场的条码识别时要将条码放置到与激光扫描器扫描线垂直的位置上能 进行扫描,于是亲戚亲戚大伙儿决定利用图像防止技术将图像中的条形码进行提取,实现对图像中的单个及多个条形码,以及不垂直与图片边框的条形码进行提取和扫描。文章先讲述了研究背景,再阐述了设计思路和算法实现,主要介绍了通过hough直线检测对图像防止后防止检测出来直线的最好的法律措施,以及将检测到的条形码调整为水平位置,方便下一步的扫描。

1研究步骤

1.1研究的样区和数据

研究样区选取网上可搜索到的所有条形码,二条形码识别的数据主要选取商场货品的条形码数据库。

1.2研究背景

条形码随着信息技术和计算机的不断发展,意味着成为市场流通的大趋势,后该 商品进入商场、超市,均时要通过条形码扫描来获取商品的各种信息。条码技术是迄今为止最经济实用的四种 生活自动识别技术。条码的功能强大,拥有各种优点。但在日常生活中,条码的扫描有各种弊端。在超市利用激光扫描器进行扫描的很久,时要将条形码放置在与扫描器垂直的地方,后该 条码意味着有一定程度的被遮挡意味着会意味着扫描的失败。今天亲戚亲戚大伙儿所讨论的什么都通过基于计算机语言的算法对图像进行防止,使得软件译码具有更大的灵活性和较低的成本,你你这名 条形码的定位识别技术还时要便于条形码产品的信息管理以及匹配,有非常长远的发展前景。

于是,怎么对包含条形码的图像进行防止并选取条形码,将条形码从图像中选取出来成为今天所讨论的问提报告 。

1.3设计思路

传统利用扫描器对产品条形码的扫描时要人工将条形码摆到正确位置,且扫描的传输速率相对比较低,什么都本实验主要对包含条形码的图像进行防止,将图像中单个意味着多个不与扫描直线垂直的条形码选取出来,将那此条形码进行变换,使变换后的条形码还时要被扫描识别。

整体思路如图1所示:

向量表的左边为向量行态体的数组,数组用来存放水平、垂直向量。数组右边用链表来存放不与该向量垂直的直线。用该数据行态首先还时要动态增加直线的数量;其次意味着在图片中,条形码的水平投影意味着会突然冒出梯形的行态,什么都将直线划分为:和水平向量不垂直的直线;和水平向量垂直的直线;最后意味着水平方向的条形码和垂直方向条形码的最小矩形选定不一样,什么都最后选取了该数据行态作为存储扫描图像直线的存储行态。

2 算法实现

2.1图像的初步防止

在冗杂的图像中,亲戚亲戚大伙儿人眼还时要很快判断条形码位置的很大意味着在于条形码颜色分布具有特殊性,它始终是黑白条的行态突然冒出在图像中,什么都亲戚亲戚大伙儿还时要利用你你这名 行态初步的对图像进行防止。

根据参考文献[1]还时要知道利用条形码的颜色信息对图像进行二值化,在RGB颜色空间中,条形码颜色一般满足:

2.2  Canny边缘检测的参数选取

通过颜色的初步筛选很久,Canny边缘检测的工作相对简单一点。但Canny边缘检测作为图像对图像防止结果的好坏直接决定了后续hough直线检测的检测结果,什么都Canny边缘检测的参数设定及其重要。图4为利用条形码颜色行态防止过Canny边缘检测后的图像。

2.3 hough直线检测

参考文献[3]和文献[4]利用Hough变换法提取直线是四种 生活变换域提取直线的最好的法律措施,它把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域,巧妙地利用了共线和直线相交的关系,使直线提取的问提报告 转化为计数问提报告 。利用你你这名 重要性质还时要检测共点直线。

Hough直线检测的结果直接决定了图像还时要定位到条形码以及不是定位到正确的条形码位置。参考文献[5],图像中意味着条形码的行态行态,什么都每条直线之间的距离意味着会很近,为了还时要将那此直线分开,防止累加的错误,什么都在参数里面theta参数极角设置为0.1,还时要将很近的直线分开,并显示出来。图5为图像hough直线检测的结果图。

分析一个图像,还时要发现通过条形码颜色行态进行初步防止的图像基本选取了条形码的所在位置;而利用Atsu算法防止的图像进行hough直线检测后突然冒出较多的冗余直线,后该 地处条形码的边界累积可上能 被检测到。

经过hough直线检测的对比,还时要选取利用条形码颜色行态进行初步防止图像还时要获得较好的结果。

2.4 直线防止

经过hough直线检测很久基本还时要选取图像中条形码的位置,但意味着图像中意味着突然冒出多种条形码,什么都就时要对hough直线检测到的直线进行分类,同时删除掉冗余的直线。

意味着该直线属于条形码中的某第第一根 直线,如此在这条直线的附过一定地处多条和它不垂直的直线,根据你你这名 行态,如此就还时要进一步的筛选直线,同时将直线进行分類。在图像包含意味着突然冒出条形码的投影为梯形的请况,什么都在直线分类中就可上能 单一的依靠直线斜率进行分类,经过对比决定用直线的位置来决定直线不是属于同一个条形码,但你你这名 算法可上能 将位置较近后该 方向一致的条形码分开。

2.4.1向量表的创建

创建本文前面介绍的向量表,将直线分为与垂直向量不垂直的直线和与垂直向量垂直的直线两类,将所有的直线上加完毕后在链表的最后加入一个空直线,方便后续向量表直线的遍历。向量表的数组行态体

structVectorHough

{ int x;

int y;

};

x,y为向量的方向;

StructSavelines

{

VectorHough veline;

int lineNum;

int windowcount;

Houghlines * next;

};

Veline为向量方向,lineNum为该向量方向的直线数量,windowcount为窗口数;

structHoughlines

{

Point start;

Point end;

VectorHough vecline;

int sign;

int windowcount;

Houghlines * next;

};

Start,end分别为直线的起始点和终止点,vecline为直线的向量,sign为信号位,表示该条直线不是被防止,windowcount为直线所属的窗口。

通过计算两两直线间的距离,并将符合算法的直线加入向量表中,完成初步的直线防止。

2.5 定位最小矩形框

经过很久的直线防止,通过距离将直线分为不同的窗口,接下来便是通过那此直线选取不同条形码所在的最小矩形框。

意味着向量表分为垂直向量和水平向量,什么都在框选最小矩形的很久考虑的参数什么都相同。

检索水平向量的很久,直线的向量方向均是由y轴坐标较小的一点指向y轴坐标较大的点,什么都在定位最小矩形的很久主要选取x值最小起始点和x值最大的末位点作为矩形对角线。如图6所示:

线段AD表示x值最小起始点的直线,BC表示x值最大的末位点的直线,AC则为矩形的对角线。

意味着还时要AD直线的向量,什么都通过勾股定理就还时要计算得到AD的长度,进而意味着AE为水平向量,什么都还时要通过A计算得到D点的坐标,同理得到B点坐标,进而选取了最小的矩形框。

在选取垂直条形码的计算最好的法律措施同水平条码一致,只不过将矩形对角线的确立由x值大小变换为y值的大小,同理还时要选取垂直条形码的最小矩形框。如图7所示:

通过前面对直线的防止,意味着图像像素意味着hough直线检测的很久有时要突然冒出条形码边缘直线如此被检测出,什么都意味着最后的最小矩形意味着可上能 删剪包括删剪的条形码。

2.6旋转变换

通过选取最小矩形框很久,便是将检测到的条形码摆正。将选取很久的四边形框进行变换,将其变为矩形且该矩形的长与扫描器的扫描线平行。

如图6,已知了AB的斜率,什么都将上述图形变换的矩阵为:

其中θ为直线AB与水平向量的夹角,通过向量深度图公式还时要计算得到Cosθ。

2.7对条码识别

图像求阈值,加速算法防止,并合理使用模糊化的效果,行态学去除黑洞,闭运算[6],膨胀腐蚀,断开二维码连接[7],查找轮廓,计算轮廓最大面积,拟合轮廓矩形,得到最终结果;

接下来条形码识别,还时要使用zbar识别库。

3 总结

通过hough直线检测还时要在一定程度上对图像中单条意味着多条条形码进行位置的初步选取。

参考文献:

[1] 张瑾. 基于图像防止的一维条形码识别技术研究[J].中国石油大学(华东),2014:52-55.

[2] 李牧,闫继红,李戈,等.自适应Canny算子边缘检测技术[J].哈尔滨工程大学些报,1507,28(9):11503-11507.

[3] OTSU N.A threshold selection method from gray-levelhistograms[J].IEEE Trans on Systems,Man,and Cyber-netics,  1979,9(1):62-66.

[4] 徐欣风,董贵华,姚志军.仿真模板的 Hough 变换直线检测[J].仪器仪表学报,1504,25( 4) : 13-15.

[5] 徐超.基于改進随机Hough变换的直线检测算法[J].江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,2018:6-7

[6] 陈瑞琳.四种 生活去除黑洞影响的猪耳标码图形的二值化最好的法律措施[P].发明家 专利,2013.09.04

[7] 王宇青.灰度膨胀(腐蚀)方程求解及相关问提报告 [D].苏州科技学院,2015.

【通联编辑:光文玲】

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