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  • Matlab条形码识别
  • MATLAB 条形码识别

    2019-06-10 19:57:27
    注意matlab程序最好不要用中文命名,文件的保存的路径也不要用中文,否则可能会报错。 使用的时候,要先设置好视频参数(在程序界面右边),分辨率要求不小于640x480, 设置好参数后最后才可以按下start按键。 这里...
  • matlab条码识别

    2015-06-12 23:08:31
    对一维条型码图像识别matlab程序,能够识别出一维条形码的码字。
  • 本设计为基于MATLAB条形码识别系统,带有一个GUI界面。可识别不同条形码
  • 完整代码可直接运行,运行效果图见压缩包
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  • 首先将含有条形码信息的图片读入到MATLAB中去,这个图片将以矩阵的形式存储在MATLAB中。这样,我们就能通过对矩阵的运算来实现对图片的处理。由于条形码一般都是黑白的,这样我们的第一步就是要把图片行二值化处理,...
  • 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...条码识别是以二值图像为基础的,

    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。
    在这里插入图片描述
    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,

    展开全文
  • 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...条码识别是以二值图像为基础的,

    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。
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    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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  • 注意matlab程序最好不要用中文命名,文件的保存的路径也不要用中文,否则可能会报错。 使用的时候,要先设置好视频参数(在程序界面右边),分辨率要求不小于640x480, 设置好参数后最后才可以按下start按键。 ...
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  • 条形码识别matlab代码 ,内负条形码,以及测试过,简单实用,便于作为课程设计等。
  • 基于MATLAB条形码识别系统

    千次阅读 2020-12-30 19:41:03
    1.1 应用MATLAB识别条形码总体设计本设计为基于MATLAB条形码识别系统,带有一个GUI界面。1.1.1 程序总体设计思路在上节中我们简单的介绍了MATLAB的发展以及优点。在以后的章节中将阐述如何应用MATLAB编程实现对...

    1.1 应用MATLAB识别条形码总体设计

    本设计为基于MATLAB的条形码识别系统,带有一个GUI界面。

    资源链接:https://download.csdn.net/download/weixin_46022493/14983534

     

     

    v2-692602333895dd3a2c183586b0c6171f_b.jpg

     

     

    1.1.1 程序总体设计思路

    在上节中我们简单的介绍了MATLAB的发展以及优点。在以后的章节中将阐述如何应用MATLAB编程实现对条形码的识别。在这一节中将主要介绍编程的总体思路。

    首先将含有条形码信息的图片读入到MATLAB中去,这个图片将以矩阵的形式存储在MATLAB中。这样,我们就能通过对矩阵的运算来实现对图片的处理。由于条形码一般都是黑白的,这样我们的第一步就是要把图片行二值化处理,用于去除那些不需要的细节。然后就要确定条形码所在的位置。这一步至关重要,如果定位不准确,我们就不能获取条形码所有的信息,以至于不能准确的识别。找到条形码准确位置后。就要对条形码信息提取,然后在按照比例将提取到的条形码信息转换成标准模块组成的条形码。最后通过相应的译码得到条形码中的数字,判别是否正确后输出,这样就完成了条形码识别的整个过程。

     

     

    v2-8f6c25d92dadffa6a9d2cf54919798cd_b.jpg

     

    图像处理的结果

    1.1.2 程序总体设计流程图

     

    主程序的流程图可以用图4-1来表示。

    效验

    输出条码

    结束

    转换成标准模块的条码

    读入条码中的第n行

    提取条码信息

    译码

    开始

    读入图片

    二值化处理

    定位条形码

    n加1

     

    图4-1主程序流程图

     

    1.3 各部分子程序说明

    上一节中我们分析了条形码识别的主体设计思路,在本节中我们将介绍程序各部分的作用以及实现方法。

    1.3.1 读入图片并二值化处理

    在这个步骤中,我们的主要任务是把含有条形码信息的图片文件放到MATLAB的工作区中去。当图片经过imread命令后,MATLAB会给图片开辟一个存储空间,把图片各像素点的值储存到一个矩阵中。读入图片格式一般都是 .jpg, . bmp,等格式,这样格式的图片每一个点都有其相应的R、G、B值,这不仅增大了MATLAB的运算量,而且还大大降低了识别的准确性。

    这就要求我们先对图像进行二值化处理。因为条形码在正常情况下是黑白的。这种方法可以去除与条形码不相关的信息,这些信息对条形码的识别是不起作用的。这样既可以提高效率,又可以提高准确性。

    图4-2和图4-3表示了二值化前后两个图像的对比。通过对比我们发现,二值化后图像更加简洁,我们需要的条形码符号更加清晰,容易进行识别。这也为我们以后的识别工作做了很好的铺垫。

     

    1.3.2条形码的定位

    上一个过程结束后,存储在MATLAB中的信息只有‘0’和‘1’,其中图像中黑色的部分用‘0’表示,白色部分用‘1’表示。

     

     

     

    v2-ee90ac30d041ecc73e99af5697c6c0d9_b.jpg

     

    v2-534def0270b0ae1961b2db6183c80b18_b.jpg

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    图4-2 二值化前的图片 图4-3 二值化后的图片

    所谓条形码的定位就是找到条形码的确切位置,这样我们才能够到相应位置去提取条形码信息。由于条形码的前后都有9个模块的空白区,这些知识我们在第二章中我们已经做了详细的介绍。所以我们可以通过条形码前面的空白区来定位条形码,如果我们找到条形码前面空白区也就完成了对条形码的定位。

    假设我们定义条形码中每个模块所占的像素数为4,那么条形码空白区在水平方向上总共占的像素数为36。在竖直方向上每个条形码的长度都是不同的,但大约都是水平宽度的4~5倍。考虑到边缘的噪声问题。我们选取了一个120×30的单位矩阵作为空白区域的特征矩阵。接下来,对整幅图像进行逐点扫描。扫描到一点时,以这一点为原点与特征矩阵比较,如果相等,程序则返回该点的值,这一点就是条形码左上角的点,如果不相等,继续扫描下一点。其主要的程序流程图如图4-4所示。经过提取条形码如图4-5所示条形码被置于整个图片左上方。

     

    开始

    定义空白区特征矩阵

    逐点进行

    扫描

    是否与特征矩阵相同

    返回该点值

    Y

    N

    图4-4 定位条形码流程图

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    v2-1198815e6ad3744a54a5d42ad8c5bdf9_b.jpg

     

     

    图4-5 提取后的条形码

    1.3.3条形码信息的提取

    找到条形码的起始坐标后,我们就能对条形码的信息进行提取了。首先以条形码的起始坐标为依据提取一行含有条形码信息的数据。通过对起始符,结束符,以及左右空白区的判断,我们可以准确的找到条形码中间的数据区域。接下来我们将对条形码的数据区域进行进一步的处理,把条形码转换成标准模块的条形码,也就是每个模块都是有‘0’或‘1’表示。

    1.3.4条形码单元的判断

    条形码的单元指的是我们看到的条形码中的条和空,每一个单元都是有1~4个模块组成的。本步的主要工作是判断条形码中每个单元的数据(0或1)和其所占的像素数。其主要程序的流程图如图4-6所示。

    1.3.5条形码模块的识别

    模块是组成条形码最基本的单位,在识别的过程中识别出每个模块的值我们就能对条形码进行判别了。上一步我们得到了条形码每个单元的数据以及宽度(所占像素数),把所有单元的像素数相加就可以得出整个条形码所占的总像素数了。在第二章中,我们在介绍了EAN-13码的基本构成,不包括条形码的左右空白区总空有95个模块组成。这样就可以知道每个模块所占的像素数了。进而可以计算出每个单元的模块数。主要程序如下:

     

    N

    Y

    N

    Y

    开始

    输入含有条形码信息的一行C

    i是否小于最大点

    该点c(i)值是否与下点相同

    单元长度m加1

    m重新记录

    指针j加1

    Barlong(j)=m

    Bardata(j)=c(i)

    结束

    图4-6 单元判别流程图

     

    完成上述两个步骤后我们已经将各个模块单元化了。也就是说每个模块都是由一个单位的0或1表示的,转换成了条形码的逻辑值。经过处理后条形码的图像如图4-7所示。我们可以把这幅图像与图4-5做一比较,条形码明显清晰。

     

     

    v2-4743a7329fb638050561a48953a37cfc_b.jpg

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    图4-7 经过整形后单位模块的条形码

     

    1.3.6条形码数字判别

    到现在为止,我们已经将条形码的图片信息转换成了二进制的数组。按照条形码的编码规则,整个数组包括起始符,结束符,中间分隔符,数据信息总共95位,前3位是起始符(010),4~46位为左侧数据,46~51位为中间分隔符(01010),51~92位为右侧数据,93~95位为结束符(010)。

    这样我们就能把每一个数字的逻辑值存到数组evrybar中。查看evrybar中的截图为图4-8。

     

     

     

    v2-39c33376fd29af473b5cc178fbb4875e_b.jpg

     

     

     

    图4-8 数组evrybar存储的数据

     

    数组evrybar中每一行表示一位数字的逻辑值,例如第一位数字的逻辑值为1110100。接下来的任务就是判别数字了,取出数组evrybar中的一行,与数据库中的数据做比较,相同时返回相应的数字。注意在判别左侧数字时,因为左侧数字存在A、B两种编码方式,所以还要创建一个存储编码方式的数组barab。如果A类编码把数组barab相应的位置设置为1,B类编码则设置为0。这样我们就能通过数组barab来判断前置字符了。相应程序见附录。

    1.3.7校验输出结果

    从代码位置序号2开始,所有偶数位的数字代码求和为a。 将上步中的a乘以3为a。从代码位置序号3开始,所有奇数位的数字代码求和为b。将a和b相加为c。取c的个位数d。用10减去d即为校验位数值。

    例:234235654652的校验码的计算如表4-1。

    表4-1 校验码计算示意表

    代码位置序号13121110987654321
    数字码234235654652×

    步骤1:3+2+5+5+6+2=23

    步骤2:23*3=69

    步骤3:2+4+3+5+4+5=23

    步骤4:69+23=92

    步骤5:10-2=8

    步骤6:校验码为8

    1.4 主程序执行结果

    图4-9是程序运行后输出的结果,与条形码上的数字相同。准确判断出了条形码的数字,达到了预期的效果。

     

     

    v2-630ef06a06d4a22cb1e0d3b4ac003537_b.jpg

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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    基于MATLAB的条形码识别程序

    软件平台: MATLAB2018(a)
    条形码类别:EAN13码
    部分程序:
    %%%%%%%%%%%像形态学运算%%%%%%%%%%%%%%%
    clc;clear;
    [filename,pathname]=uigetfile(’.jpg’,‘选择一维条码图片’);
    I1=imread(filename); %读取图片
    subplot(331);imshow(I1);title(‘原始图’);
    I = rgb2gray(I1); %转换为灰度图像
    div=graythresh(I);
    I = im2bw(I,div1.27); %二值化处理;1
    subplot(332);imshow(I);title(‘二值图’);
    bw = edge(I,‘sobel’,‘horizontal’);
    [m,n]=size(bw);
    S=round(sqrt(m^2 + n^2));%S可以去到的最大值
    ma = 180;
    md = S;
    r=zeros(md,ma);
    c=0;
    for i=1:m
    for j=1:n
    if bw(i,j)==1
    for k=1:ma
    ru=round(abs(i
    cos(k3.14/180) + jsin(k*3.14/180)));
    r(ru+1,k)=r(ru+1,k)+1; %用来记录交点数值和角度
    end
    end
    end
    end
    [m,n]=size®;
    for i=1:m
    for j=1:n
    if r(i,j)>r(1,1)
    r(1,1) = r(i,j);
    c=j; %得到最大值的交点的角度值
    end
    end
    end
    if c<=90
    rot=-c;
    else
    rot=180-c;
    end
    pic=imrotate(I,rot,‘crop’);
    % pic=medfilt2(pic,[3,3]); %进行中值滤波
    subplot(333),imshow(pic);title(‘矫正图’);

    I2=imcomplement(pic);
    figure(5);imshow(I2);title(‘取反’);
    se = strel(‘rectangle’,[100 100]);%设置结构元素对象
    I3 = imdilate(I2,se); %4.膨胀
    figure(2);imshow(I3);title(‘膨胀’);
    se = strel(‘rectangle’,[55,7]);
    bi=strel(‘rectangle’,[12 12]);
    I4 = imclose(I3,bi);
    figure(3);imshow(I4);title(‘闭运算’);
    I5 = bwareaopen(I4,2000); %6.擦除
    %%%%%%%%%翻译条形码%%%%%%%%%%%%%%
    flag0=0;%作为标识符,将样条交替翻译成1或者0
    for j=4:56
    if n4 %四个值表示一位数
    n=0;
    end
    if d(j)<0.5r(i) %小于0.5舍去
    return;
    elseif d(j)<1.5
    r(i)&&d(j)>0.5*r(i)%0.5~1.5记为1个值
    if flag0
    0
    bs(j1)=“0”;%对于的被译码
    else
    bs(j1)=“1”;
    end
    j1=j1+1;
    elseif (d(j)>=1.5r(i))&&(d(j)<2.5r(i))%1.5~2.5记为2个值
    if flag00
    bs(j1)=“00”;
    else
    bs(j1)=“11”;
    end
    j1=j1+1;
    elseif (d(j)>=2.5r(i))&&(d(j)❤️.5r(i))%2.5~3.5记为3个值
    if flag0
    0
    bs(j1)=“000”;
    else
    bs(j1)=“111”;
    end
    j1=j1+1;
    elseif (d(j)>=3.5r(i))&&(d(j)<4.5r(i))%3.5~4.5记为4个值
    if flag00
    bs(j1)=“0000”;
    else
    bs(j1)=“1111”;
    end
    j1=j1+1;
    else
    return ;
    end
    n=n+1;
    if flag0
    0
    flag0=1;
    else
    flag0=0;
    end
    end
    %RAN13码编码规则
    %A类编码
    A=[“0001101”;“0011001”;“0010011”;“0111101”;“0100011”;“0110001”;“0101111”;“0111011”;“0110111”;“0001011”;
    “0100111”;“0110011”;“0011011”;“0100001”;“0011101”;“0111001”;“0000101”;“0010001”;“0001001”;“0010111”];
    %B类编码
    B=[“0100111”;“0110011”;“0011011”;“0100001”;“0011101”;“0111001”;“0000101”;“0010001”;“0001001”;“0010111”];
    fp=[1,0,0,0,0,1,1]; % 6 对应的编码规则
    %右侧编码
    C=[“1110010”;“1100110”;“1101100”;“1000010”;“1011100”;“1001110”;“1010000”;“1000100”;“1001000”;“1110100”];

    运行结果:
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空空如也

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