【条形码识别】二维条形码识别【含GUI Matlab源码 607期】
⛄一、二维条形码识别简介
采用数字图像处理技术对二维条码进行识别, 是二维条形码识别中较常用的方法, 它在处理污损的条形码方面有光电识别方法无法比拟的优势。另外图像式识别方法对识别角度的要求没有光电识别方法那么严格, 对有些二维条形码 (如QR Code码) 可以以任意的角度识别。
1 图像式条形码识别过程
在图像式条形码识别过程中, 首先使用图像采集设备采集二维条形码图像, 然后利用图像处理技术对条形码图像进行去噪和分割处理, 最后调用条码特征读取算法, 读出条码值并显示识别结果, 图3是图像式条形码识别过程, 其中各模块的功能如下:
(1) 图像采集。通过数码相机、扫描仪或专用的图像传感器, 如CCD图像传感器或CMOS图像传感器等设备采集条形码图像。
(2) 图像预处理。图像预处理过程主要包括图像降噪、背景分离、图像校正等环节。由于采集系统或其他原因产生的噪声, 采集的图像有些比较模糊或存在黑白孤立点, 这对条码图像的进一步处理极为不利, 因此要根据条码图像噪声是否严重, 选择一种或多种滤波器进行滤波, 去除噪声。目前采用较多的是中值滤波法。背景分离是将条码区与背景分离, 从而避免在没有有效信息的区域进行特征提取, 提高后续处理的速度。背景分离一般采用标准差阈值跟踪法, 图像条码部分由黑白相间的条块组成, 灰度变化大, 因而标准差较大;而背景部分灰度分布较为平坦, 标准差较小。将条码图像分块, 每个小块的标准差若大于某一阈值, 则该小块中的所有像素点为有效;否则为背景。由于采集进来的图像总会出现一定的倾斜和偏移产生几何畸变, 给快速、正确地识别条码带来困难, 因此必须进行图像校正, 一般方法是:利用行差运算与Hough变换相结合, 快速、准确找到条码图像边界线, 计算出倾斜角度, 通过双线性插值对条码图像进行校正。
图1 图像式条形码识别过程
(3) 二值化处理。条码识别是以二值图像为基础的
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