条形码识别技术综述

一、什么是条形码

条形码是一种将数字和字母等字符通过变化宽窄、黑白等多样化排列组合的方式编成一组特定的图形码，通过扫描和识读这种码进行信息的自动采集、识别和加工处理的技术手段。条形码具有信息密度大、处理数据快速、精度高、便于自动识别和处理等特点，广泛应用于商品管理、物流追踪、医疗管理、图书管理等领域。

二、条形码识别的主要流程

给定一张图像，条形码的识别可以分为以下几个步骤：

1. 图像预处理

通过对原始图像进行降噪、二值化、形态学变换、角点检测等操作，使得图像中的条形码更加清晰、明显和易于处理。


 // Python实现二值化，将灰度图像转换为二值图像
 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

2. 条形码区域检测

通过对预处理后的图像进行边缘检测、轮廓检测、矩形拟合等操作，找到图像中的条形码区域，并将其截取出来。


 // Python实现轮廓检测和矩形拟合，截取条形码区域图像
 contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 for contour in contours:
     rect = cv2.minAreaRect(contour)
     # 只保留长宽比在2到5之间的矩形区域
     ratio = min(rect[1]) / max(rect[1])
     if ratio > 0.4 and ratio < 0.8:
         box = cv2.boxPoints(rect)
         box = np.int0(box)
         cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

3. 条形码有效位检测

对于截取的条形码区域，通过扫描线（条形码中的线）检测、二值图像中峰值检测等方法，判断条形码中的有效位和起止符等信息。


 // Python实现扫描线检测条形码有效位
 linewidth = int(thresh.shape[0] / 20)
 for i in range(0, thresh.shape[0], linewidth):
     temp = thresh.copy()
     cv2.line(temp, (0, i), (temp.shape[1], i), (0, 0, 0), linewidth)
     _, temp = cv2.threshold(temp, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
     edges = cv2.Canny(temp, 50, 150, apertureSize=3)
     lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)
     if lines is not None:
         rho,theta = lines[0][0]
         if abs(theta - np.pi/2) < np.pi/10:
             cv2.line(image, (0, i), (image.shape[1], i), (0, 255, 0), 2)

4. 条形码解码

通过对有效位进行分割、计算编码、匹配标准码等处理，得到条形码中真实的信息内容。


 // Python实现条形码解码
 code = []
 for i in range(len(lines)):
     start, end = lines[i]
     code.append(np.mean(thresh[:, start:end]))
 code = np.array(code)
 # 合并相邻的相同编码
 unique_indexes = np.unique(code, return_index=True)[1]
 code = [code[i] for i in sorted(unique_indexes)]
 code = np.array(code)
 # 计算差分编码
 diff = np.diff(code)
 # 将差分编码映射为字符
 chars = ''.join([CODE_MAP[i] for i in diff])
 print(chars)

三、主要的条形码识别算法

1. 模板匹配法

模板匹配法是最早被提出的条形码识别算法之一，基本思想是将每个条形码段制作为一张模板图像，然后在原始图像中进行匹配。该算法简单易懂，但是对于图像噪声、光照变化、姿态差异等因素的干扰比较敏感，识别率有所限制。

2. 基于几何特征的方法

基于几何特征的方法主要是通过条形码的宽度、间隔、角度等特征参数，对条形码进行几何建模和匹配。该方法对图像噪声、光照变化等因素具有较好的鲁棒性，但是对于条形码的变形、旋转等姿态变化较敏感。

3. 基于灰度共生矩阵的方法

基于灰度共生矩阵的方法主要利用条形码的纹理信息，在图像中提取灰度共生矩阵等特征参数，并使用分类器对其进行分类和识别。该算法对于图像噪声、光照变化等因素具有较好的鲁棒性，在实际应用中表现较为优异。

四、结语

条形码识别技术作为自动识别和数据采集领域的重要组成部分，在工业生产、商品销售、运输物流、医疗管理等方面具有重要的应用价值。针对不同的条形码类型和应用场景，需要选择合适的条形码识别方法和算法，并结合深度学习、目标检测等技术手段，不断提高识别精度和效率，为实现智慧物联网和数字化转型提供强有力的技术支撑。

原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/151278.html