OpenCV提取图书条码(ISBN码)

利用条码的特征即白色背景，不同宽度的黑色条码进行图书条码提取

1、首先是读取图像，默认是(B,G,R)图像：

import cv2 as cv
#bgr通道顺序的彩色图像
origin_image = cv.imread("E:/PythonFiles/images/shu.bmp")
cv.imshow("image",origin_image)
#复制图片 保留原图
image = origin_image.copy()
image_background = origin_image.copy()

读取图像之后，根据后续的需要进行多次的图像复制，保留原图用于最后的操作。

2、获得图像的宽、高：

gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
h,w = gray.shape
#h,w,_ = image.shape

3、提取b、g、r三个通道：

#提取 三个通道
b = image[:,:,0];g=image[:,:,1];r=image[:,:,2]

4、根据背景特征获得图片

白色的BGR通道值为(255，255，255)。
遍历三个通道每一个像素点的值时，考虑到灯光、拍摄角度等外界影响因素，可以给该值与255的差设置一个范围，可以更好得获得想要的结果。

for i in range(h):for j in range(w):if (abs(b[i,j]-255)<50) and (abs(g[i,j]-255)<50) and (abs(r[i,j]-255)<50):image[:,:,:][i,j] = 255else:image[:,:,:][i,j] = 0

此时获得为三通道的图片！

5、灰度、二值化处理

gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
_,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_OTSU)
#cv.imshow("binary",binary)

6、形态学处理

可以更改结构元的大小，获得不同的处理效果。

#膨胀操作 进行连接
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(20,1))
binary = cv.dilate(binary,kernel)
#cv.imshow("dilate",binary)
#腐蚀操作 去噪
kernel =  cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(1,15))
binary = cv.erode(binary,kernel)
#cv.imshow("erode",binary)

膨胀效果：

腐蚀效果：

7、根据轮廓特征在原图上绘制最小包围矩形

找出轮廓后，遍历全部的轮廓并用最小矩形包围；然后根据条码宽、高的比例范围，得出最终结果；再利用返回的四个值(x、y、w、h)在原图上绘制出矩形框。

contours,_ = cv.findContours(binary,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:rect = cv.boundingRect(contour)x = rect[0];  y = rect[1];  w = rect[2];  h = rect[3]if (w>1.2*h) and (w<1.6*h):cv.rectangle(image_background,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)
cv.imshow("jieguo",image_background)

8、提取条码图片

提取图片时，注意左上角坐标位置(x,y)，图片宽高(w,h)与矩阵行列(r,c)三者的关系。

ROI = origin_image[y:y+h,x:x+w]
cv.imshow("ROI",ROI)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

写在最后：
在该过程中是利用目标区域的颜色特征进行提取，根据这一方法，整个的提取流程也就可以用到其他方面，例如车牌的提取，感兴趣的可以试一下。

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