在OpenCV里實現(xiàn)條碼區(qū)域識別的方法示例
在我們識別條碼的過程里,首先要找到條碼所在的區(qū)域,那么怎么樣來找到這個條碼的區(qū)域呢?如果仔細地觀察條碼,會發(fā)現(xiàn)條碼有一個特性,就是水平的梯度和垂值的梯度會不一樣,如果進行相減,會發(fā)現(xiàn)差值比較大。如果其它位置的圖像一般不會這樣。利用這個特性,就可以把條碼所在區(qū)域求出來。
演示的代碼如下:
#python 3.7.4,opencv4.1 #蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 #9073204@qq.com # import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #讀取圖片 img = cv2.imread('barcode6.jpg') # gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('gray', gray) gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1) gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_32F, dx=0, dy=1, ksize=-1) gradient = cv2.subtract(gradX, gradY) gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient) cv2.imshow('gradient', gradient) blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9)) (_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7)) closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4) closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4) cv2.imshow('closed', closed) cnts,hierarchy = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0] #找最大的邊框 rect = cv2.minAreaRect(c) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 畫一個找到的方框 cv2.drawContours(img, [box], -1, (0, 255, 0), 3) cv2.imshow('img', img) # cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
結果輸出如下:
轉換為灰度圖
X軸梯度減去Y軸梯度求絕對值
經(jīng)過閾值處理后的圖片
經(jīng)過形態(tài)學處理后的圖片
最后的輸出結果
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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