opencv识别条形码 文心快码BaiduComate 在OpenCV中识别条形码,可以通过使用OpenCV提供的barcode_BarcodeDetector类来实现。以下是一个详细的步骤和代码示例,用于演示如何使用OpenCV识别条形码: 1. 导入OpenCV库 首先,需要导入OpenCV库。如果你还没有安装OpenCV,可以通过pip install opencv-python opencv-python-headless来安装。
最近,我们为OpenCV贡献了一维条形码识别模块,代码收录在: github.com/opencv/openc。 我们收集的数据集(数据集地址:github.com/SUSTech-Open,共250张条码图片)上进行了测试,我们的识别算法正确率达到了96%,速度为20ms每张图像。作为对比,我们也测试了ZXing在该数据集上的表现,其正确率为64.4%,速度为90ms每张图像。
1、BarcodeDetector 识别条形码 OpenCV在V4.5.3版本的contrib包中提供了一个barcode::BarcodeDetector类,用这个类可以实现条形码的识别,不过目前仅支持EAN13编码的条形码,其他类型的条形码在当前版本的BarcodeDetector还不支持。 在Python中使用,需要先安装opencv的contrib包: pip install opencv-contrib-python 1. 导入模块...
4.2条形码别效果 5.总结 本文描述的是简单情况下的条形码和二维码识别,即不涉及倾斜的二维码、图片中有两个码等情况,更多复杂情况还得加更多的预处理,比如用仿射变换对倾斜二维码进行矫正等。
例如假设EAN-13条形码的数字为6901234567892,其中校验码 C=2 ,具体校验步骤如下: (1)最右侧校验码“2”为第1位,依次从右往左排序。 (2)求 N_1, N_1=3\times(9+7+5+3+1+9)=102。 (3)求 N_2, N_2=8+2+4+2+0+6=16。 (4)求 N_3, N_3=102+16=118。 (5) N_3\%10=8 ,校验位...
最后寻找一下图片中条形码的区域的轮廓。 # 找到阈值化后图片中的轮廓,然后进行根据区域进行排序,仅保留最大区域cnts = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = imutils.grab_contours(cnts)c = sorted(cnts, key = ...
今天对于识别条形码,二维码的内容,目前opencv4官方只有识别二维码的类,虽然contrib里也有人提交了识别条形码的,但是就我的使用体验来说效果一般般。我个人使用更多的就是ZBar,当然ZXing也有一定使用,有兴趣的可以去了解try一下。 1.ZBar环境配置 ZBar的官网
opencv条形码的检测 import numpy as np import cv2image = cv2.imread("11.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 首先我们导入需要进行检测的图片,并把RGB颜色空间的图片转换成灰度照片 代码截图 ddepth = cv2.CV_32F gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth=ddepth, dx=1, dy=0, ksize=...
大概意思是用opencv加载个图片转换成灰度图片,然后通过zbar识别,可以识别一张图片中有多个二维码的情况 当然zbar同时支持识别条形码和二维码 安装zbar后在安装目录ZBar\examples\scan_image.cpp,这个文件也提供了调用zbar识别多个二维码的例子 1#include<core/core.hpp>2#include<highgui/highgui.hpp>3#include"zbar.h"4...
其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比。 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始...