opencv练习---识别二维码

前言

刚刚学完OpenCv的基础部分，上手来一个简单的练习，定位识别二维码。

二维码有三个定位点，通过定位三个定位点来定位二维码的位置与大小。

处理步骤

灰度处理
滤波
二值化
发现轮廓，并导出子轮廓大于两个的父轮廓
筛选出三个轮廓，条件：有一个垂直角
计算倾斜角度并原图，将二维码抠出

成果展示

将原图标记出定位点：

输出图像均为

由输出可看出，任何角度的二维码，都可以正确的识别并取出。

代码展示

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/mat.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;int threshold_value = 80;
int threshold_max = 255;
Mat src, dst;int main()
{src = imread("C:/Users/LBJ/Desktop/二维码识别/二维码1.png");if (!src.data){cout << "The iamge is empty" << endl;return -1;}src.copyTo(dst);namedWindow("output_image", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("Input_Image", WINDOW_AUTOSIZE);cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);blur(src, src, Size(3, 3), Point(-1, -1));;Mat bin_output;vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierachy;vector<Point> convexs;       //用来储存三个标记框的点集，画最小矩形，即为二维码的区域vector<vector<Point>> Qrprint;threshold(src, bin_output, threshold_value, threshold_max, THRESH_BINARY);/**************************************通过轮廓信息查找二维码的标记框**********************************************/findContours(bin_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++){int j = i, temp = 0;while (hierachy[j][2] != -1){temp++;j = hierachy[j][2];}if (temp >= 2){Qrprint.push_back(contours[i]);   //将识别到的定位点放入数组中drawContours(dst, contours, i, Scalar(0, 0, 255), -1, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));cout << contours[i] << endl;}}
/********************************************************************************************************************//*************************通过两两垂直的关系，筛选出正确的三个识别框，储存子Q中************************************************/vector<RotatedRect> Qr_Rect(Qrprint.size());vector<Point> Center_Point(Qrprint.size());for (size_t i = 0; i < Qrprint.size(); i++){Qr_Rect[i] = minAreaRect(Qrprint[i]);Center_Point[i] = Qr_Rect[i].center;circle(dst, Center_Point[i], 5, Scalar(0, 255, 0), -1, 8);}int Q[3];for (size_t i = 0; i < Qrprint.size(); i++){for (size_t j = 0; j < Qrprint.size(); j++){for (size_t k = 0; k < Qrprint.size(); k++){if ( i!=j && i!=k && j!=k ){double k1, k2, k3;double dx, dy;dx = Center_Point[i].x - Center_Point[j].x;dy = Center_Point[i].y - Center_Point[j].y;k1 = dy / dx;dx = Center_Point[i].x - Center_Point[k].x;dy = Center_Point[i].y - Center_Point[k].y;k2 = dy / dx;dx = Center_Point[j].x - Center_Point[k].x;dy = Center_Point[j].y - Center_Point[k].y;k3 = dy / dx;if ((k1*k2 > -1.1&&k1*k2 < -0.9)) {Q[0] = i; Q[1] = j; Q[2] = k;}else if ((k1*k3 > -1.1&&k1*k3 < -0.9)) {Q[0] = j; Q[1] = i; Q[2] = k;}else if ((k3*k2 > -1.1&&k3*k2 < -0.9)) {Q[0] = k; Q[1] = j; Q[2] = i;}else { continue; }//q1储存了直角点的信息}}}}/**************************************在原图里标记出二维码的位置***************************************/for (size_t i = 0; i < 3; i++){convexs.insert(convexs.end(), Qrprint[Q[i]].begin(), Qrprint[Q[i]].end());}Point2f ptr[4];RotatedRect rect = minAreaRect(convexs);rect.points(ptr);for (int i = 0; i < 4; i++){line(dst, ptr[i], ptr[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0), 5, 8);}/**************************通过直角点位置计算旋转角度并且将二维码抠出********************************/double angel = rect.angle;; //计算旋转角度if (Center_Point[Q[0]].x< Center_Point[Q[1]].x && Center_Point[Q[0]].x < Center_Point[Q[2]].x){}else if (Center_Point[Q[0]].y > Center_Point[Q[1]].y && Center_Point[Q[0]].y > Center_Point[Q[2]].y){angel -= 90;}else if (Center_Point[Q[0]].x > Center_Point[Q[1]].x && Center_Point[Q[0]].x > Center_Point[Q[2]].x){angel -= 180;}else if (Center_Point[Q[0]].y < Center_Point[Q[1]].y && Center_Point[Q[0]].y < Center_Point[Q[2]].y){angel -= 270;}Mat  Rotation = getRotationMatrix2D(rect.center, angel, 1.0);warpAffine(src, src, Rotation, src.size());Mat Result = src(Rect(rect.center.x - (rect.size.width / 2), rect.center.y - (rect.size.height / 2), rect.size.width, rect.size.height));imshow("Input_Image", dst);imshow("output_image", Result);waitKey(0);return 0;
}

可优化部分

1、识别二维码三个定位点的方法是寻找子轮廓数大于二的父轮廓，改成寻找子轮廓数大于二的轮廓的最小子轮廓，效果可能会好一点。

2、对于畸变后的二维码无法识别，后期可以尝试改进。

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