opencv条形码识别(已经实现)

在做别的东西的同时，用ｏｐｅｎｃｖ写了一份简单粗暴的条形码的检测识别，
还需要做更加多的逻辑识别处理

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>using namespace cv;
using namespace std;Mat Image_process(Mat &src1)
{resize(src1,src1,Size(640,480));Mat dst;cvtColor(src1,dst,COLOR_BGR2GRAY);threshold(dst,dst,0,255,THRESH_BINARY_INV);Mat element=getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE,Size(17,17));dilate(dst,dst,element);return dst;
}
int main()
{Mat src=imread("/home/sms/tu/download.png");Mat get_out=Image_process(src);imshow("原图",src);imshow("dst",get_out);vector<vector<Point>> contours;findContours(get_out,contours,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE);vector<Rect> bounding(contours.size());vector<Rect> Rect_temp;for (size_t i=0;i<contours.size();i++){bounding[i]=boundingRect(Mat(contours[i]));cout<<"第ｉ"<<i<<"个轮廓的面积是"<<bounding[i].area()<<endl;if(bounding[i].area()>5000){Rect_temp.push_back(bounding[i]);}}cout<<"大于５００的轮廓面积是"<<Rect_temp.at(0).area()<<endl;for (size_t i=0;i<Rect_temp.size();++i){rectangle(src,Rect_temp[i].tl(),Rect_temp[i].br(),Scalar(0,0,255),10,8);}imshow("drawing",src);waitKey(0);
}
![检测后的图](https://img-blog.csdnimg.cn/2020112117582331.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01zeXVzaGVuZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

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