基于OpenCV的条形码区域检测（一）
基于OpenCV的条形码区域检测（一）
1.已有方案
能够很轻松地在网上找到这一篇文章《使用Python和OpenCV检测图片上的条形码_Adrian Rosebrock》，原文：‘Detecting Barcodes in Images with Python and OpenCV - Adrian Rosebrock’ 作者的详细做法也不多说，大体说来就是将图像先使用Sobel将源图像进行边缘检测，然后再将两个方向的分量相减得到梯度图，效果如图
但是这时候条码区域相对于其他区域并没有明显的特征，所以需要做的就是将该梯度强度图的干扰区域去除，作者进行了一次9×9的均值滤波，也就是均值模糊，然后用255的阈值进行二值化处理，结果如图
这时图片的条形码区域就有了很明显的区别于其他区域的特征，但是条形码区域中间还有很明显的缝隙，所以下一步要做的就是将这些缝隙填充，当然想到的就是闭运算，原文作者使用的是21×7的核来进行闭运算(这会十分影响效率)，闭运算之后的效果是这样的
可以很明显地看到之前的缝隙已经被填充上了，但是图像中还有很多小的白色杂点，这个可能会影响到区域轮廓的检测，所以作者进行了4次腐蚀然后再进行了4次膨胀操作，腐蚀操作的目的是将白色的小块去除，膨胀的目的就是将条形码的区域面积变回原来的大小
接下来就是使用findContours()函数找到图像中所有轮廓并将最大的轮廓框选出来
上面就是网上转载极广的条形码区域检测的方法，虽然说它是有效的，但是用在实际中还是有些问题：
- 首先当然是效率问题，当然如果使用30W像素的图片当然没有这个问题，上述操作中的均值滤波与闭运算的核都可以相应缩小，但是现在动辄500W像素以上的图片，作者使用的闭运算的核的尺寸一般都是不够的，并不足以将条形码的零散的区域联通起来(所以一个比较明智的策略就是将原来高分辨率的图片压缩到30W像素或者一下来进行处理，得到区域位置之后再将坐标变换回去)
- 但是这个算法中最严重的缺陷却不是效率问题，而是这个算法的适应能力。因为条码的码制和携带的信息都是不固定的，所以有时会存在两条条带之间的间隙特别大的情况，这时闭运算的操作的核的大小就不一定适应了，一旦闭运算没有将条码完全联通起来，那么带来的后果将是最终得到的最大面积的区域不能完全覆盖条码，造成区域锁定失败
- 当然还存在的问题就是对背景的干净程度有一定的要求
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