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在OpenCV里實現(xiàn)條碼區(qū)域識別的方法示例

 更新時間:2019年12月04日 14:29:06   作者:caimouse  
這篇文章主要介紹了在OpenCV里實現(xiàn)條碼區(qū)域識別的方法示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

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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