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10個步驟Opencv輕松檢測出圖片中條形碼

2020-01-26 13:47:04
字體:
來源:轉載
供稿:網友

本文為大家分享了Opencv輕松檢測出圖片中條形碼的步驟,供大家參考,具體內容如下

1. 原圖像大小調整,提高運算效率


2. 轉化為灰度圖


3. 高斯平滑濾波


4.求得水平和垂直方向灰度圖像的梯度差,使用Sobel算子


5.均值濾波,消除高頻噪聲


6.二值化


7.閉運算,填充條形碼間隙


8. 腐蝕,去除孤立的點


9. 膨脹,填充條形碼間空隙,根據核的大小,有可能需要2~3次膨脹操作


10.通過findContours找到條形碼區域的矩形邊界


實現:

#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. 原圖像大小調整,提高運算效率   resize(image,image,Size(500,300));   imshow("1.原圖像",image);    //2. 轉化為灰度圖   cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);   imshow("2.灰度圖",imageGray);    //3. 高斯平滑濾波   GaussianBlur(imageGray,imageGuussian,Size(3,3),0);   imshow("3.高斯平衡濾波",imageGuussian);    //4.求得水平和垂直方向灰度圖像的梯度差,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.均值濾波,消除高頻噪聲   blur(imageSobelOut,imageSobelOut,Size(3,3));   imshow("5.均值濾波",imageSobelOut);     //6.二值化   Mat imageSobleOutThreshold;   threshold(imageSobelOut,imageSobleOutThreshold,180,255,CV_THRESH_BINARY);     imshow("6.二值化",imageSobleOutThreshold);    //7.閉運算,填充條形碼間隙   Mat element=getStructuringElement(0,Size(7,7));   morphologyEx(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,MORPH_CLOSE,element);     imshow("7.閉運算",imageSobleOutThreshold);    //8. 腐蝕,去除孤立的點   erode(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);   imshow("8.腐蝕",imageSobleOutThreshold);    //9. 膨脹,填充條形碼間空隙,根據核的大小,有可能需要2~3次膨脹操作   dilate(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);   dilate(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);   dilate(imageSobleOutThreshold,imageSobleOutThreshold,element);   imshow("9.膨脹",imageSobleOutThreshold);      vector<vector<Point>> contours;   vector<Vec4i> hiera;    //10.通過findContours找到條形碼區域的矩形邊界   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.找出二維碼矩形區域",image);    waitKey(); } 

使用另一幅圖片的效果如下:


底部的二維碼左側邊界定位錯位,檢測發現在二值化的時候左側第二個條碼部分被歸零了,導致在之后的腐蝕操作中被腐蝕掉了。調整閾值分界值180到160,重新運行正確:


以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持武林網。

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