二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正,主要是形变和倾斜角度的校正,一种二维码的畸变如下图:

这个码用微信扫了一下,识别不出来,但是用Zbar还是可以准确识别的~~。

这里介绍一种二维码校正方法,通过定位二维码的4个顶点,利用仿射变换校正。基本思路:滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别。

滤波、二值化:

腐蚀操作:

形态学边界:

寻找直线:

角点定位:

仿射变换校正:

Zbar识别:

Code实现:

#include "zbar.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <iostream> using namespace std;
using namespace zbar; //添加zbar名称空间
using namespace cv; int main(int argc,char*argv[])
{
Mat imageSource=imread(argv[1],0);
Mat image;
imageSource.copyTo(image);
GaussianBlur(image,image,Size(3,3),0); //滤波
threshold(image,image,100,255,CV_THRESH_BINARY); //二值化
imshow("二值化",image);
Mat element=getStructuringElement(2,Size(7,7)); //膨胀腐蚀核
//morphologyEx(image,image,MORPH_OPEN,element);
for(int i=0;i<10;i++)
{
erode(image,image,element);
i++;
}
imshow("腐蚀s",image);
Mat image1;
erode(image,image1,element);
image1=image-image1;
imshow("边界",image1);
//寻找直线 边界定位也可以用findContours实现
vector<Vec2f>lines;
HoughLines(image1,lines,1,CV_PI/150,250,0,0);
Mat DrawLine=Mat::zeros(image1.size(),CV_8UC1);
for(int i=0;i<lines.size();i++)
{
float rho=lines[i][0];
float theta=lines[i][1];
Point pt1,pt2;
double a=cos(theta),b=sin(theta);
double x0=a*rho,y0=b*rho;
pt1.x=cvRound(x0+1000*(-b));
pt1.y=cvRound(y0+1000*a);
pt2.x=cvRound(x0-1000*(-b));
pt2.y=cvRound(y0-1000*a);
line(DrawLine,pt1,pt2,Scalar(255),1,CV_AA);
}
imshow("直线",DrawLine);
Point2f P1[4];
Point2f P2[4];
vector<Point2f>corners;
goodFeaturesToTrack(DrawLine,corners,4,0.1,10,Mat()); //角点检测
for(int i=0;i<corners.size();i++)
{
circle(DrawLine,corners[i],3,Scalar(255),3);
P1[i]=corners[i];
}
imshow("交点",DrawLine);
int width=P1[1].x-P1[0].x;
int hight=P1[2].y-P1[0].y;
P2[0]=P1[0];
P2[1]=Point2f(P2[0].x+width,P2[0].y);
P2[2]=Point2f(P2[0].x,P2[1].y+hight);
P2[3]=Point2f(P2[1].x,P2[2].y);
Mat elementTransf;
elementTransf= getAffineTransform(P1,P2);
warpAffine(imageSource,imageSource,elementTransf,imageSource.size(),1,0,Scalar(255));
imshow("校正",imageSource);
//Zbar二维码识别
ImageScanner scanner;
scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1);
int width1 = imageSource.cols;
int height1 = imageSource.rows;
uchar *raw = (uchar *)imageSource.data;
Image imageZbar(width1, height1, "Y800", raw, width * height1);
scanner.scan(imageZbar); //扫描条码
Image::SymbolIterator symbol = imageZbar.symbol_begin();
if(imageZbar.symbol_begin()==imageZbar.symbol_end())
{
cout<<"查询条码失败,请检查图片!"<<endl;
}
for(;symbol != imageZbar.symbol_end();++symbol)
{
cout<<"类型:"<<endl<<symbol->get_type_name()<<endl<<endl;
cout<<"条码:"<<endl<<symbol->get_data()<<endl<<endl;
}
namedWindow("Source Window",0);
imshow("Source Window",imageSource);
waitKey();
imageZbar.set_data(NULL,0);
return 0;
}

Opencv+Zbar二维码识别(二维码校正)的更多相关文章

  1. Flutter扫码识别二维码内容

    前面一篇写了生成二维码图片,这篇来写使用相机扫描识别二维码 识别二维码需要用到插件 barcode_scan 首先在 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖,添加依赖后在 pubspec.yam ...

  2. Opencv+Zbar二维码识别(一维码校正)

    一维码由一组规则排列的黑色线条.白色线条以及对应的字符组成.对倾斜的(没有严重形变)一维码的角度校正,可以根据其黑白相间.排列规则的特点,计算傅里叶频谱,通过傅里叶频谱中直线的倾斜角度计算空间域图像一 ...

  3. winform 扫码识别二维码

    因为公司业务需求,需要在Windows系统下调用摄像头识别二维码需求,就有了这个功能. 我根据网上网友提供的一些资料,自己整合应用到项目中,效果还不错(就是感觉像素不是太好) 现在将调用摄像头+识别二 ...

  4. Opencv+Zbar二维码识别(标准条形码/二维码识别)

    使用Opencv+Zbar组合可以很容易的识别图片中的二维码,特别是标准的二维码,这里标准指的是二维码成像清晰,图片中二维码的空间占比在40%~100%之间,这样标准的图片,Zbar识别起来很容易,不 ...

  5. 配置zbar识别二维码(转载)

    原文地址:http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52108258  二维码解码器Zbar+VS2012开发环境配置 Zbar条码解码器是一个开源的二维码 ...

  6. 基于opencv+python的二维码识别

    花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/ar ...

  7. tornado zbar 二维码识别 ,配合nginx 反向代理,supervisord 监控

    tornado zbar 二维码识别 ,配合nginx 反向代理,supervisord 监控 1.zbar识别二维码程序,python2.6.6 #!/usr/bin/env python # co ...

  8. [opencv]二维码识别开发流程及问题复盘总结

    项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18 ...

  9. [opencv]二维码识别率提升方案-resize调整

    这里采用循环resize的方式,对二维码图像进行放缩. 识别到name(二维码结果)不为空,则立即退出循环 //循环识别 for (int i = 1;name.empty(); i++){ resi ...

随机推荐

  1. php与mysql事物处理

    PHP与MYSQL事务处理 mysql事物特性 (原子性,一致性,隔离性,持久性) /*MYSQL的事务处理主要有两种方法.1.用begin,rollback,commit来实现begin 开始一个事 ...

  2. PS学习一

    1.使用缩放工具时是对文档窗口进行的缩放,它只影响视图比例:而对图像的缩放则是指对图像文件本身进行的物理缩放,它会使图像的内容变大或变小. 2.分辨率是指单位长度内包含的像素点的数量,它的单位通常为像 ...

  3. 2. Java中的垃圾收集 - GC参考手册

    标记-清除(Mark and Sweep)是最经典的垃圾收集算法.将理论用于生产实践时, 会有很多需要优化调整的地点, 以适应具体环境.下面通过一个简单的例子, 让我们一步步记录下来, 看看如何才能保 ...

  4. HDU 3602 2012【01 背包变形】

    题意: 有 n 个团队和 m 艘船,每艘船的载客量为 k,每个团队的人数为ai+1 ,转载该团队可获利润 bi,要求每个团队的所有人必须在同一艘船上, 且团队优先级高的团队所在船编号不能大于优先级低的 ...

  5. [NOIP2006] 普及组

    明明的随机数 STL真是偷懒神器 /*by SilverN*/ #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstri ...

  6. 主席树初探--BZOJ2588: Spoj 10628. Count on a tree

    n<=100000的点权树,有m<=100000个询问,每次问两个点间的第k小点权,保证有解,强制在线. 主席上树啦!类似于之前的序列不带修改询问的前缀表示法,现在只要把前缀当成某点到根的 ...

  7. [bzoj4281][ONTAK2015]Związek Harcerstwa Bajtockiego_倍增LCA

    Związek Harcerstwa Bajtockiego bzoj-4281 ONTAK-2015 题目大意:给定一棵有n个点的无根树,相邻的点之间的距离为1,一开始你位于m点.之后你将依次收到k ...

  8. [bzoj3252]攻略_dfs序_线段树_贪心

    攻略 bzoj-3252 题目大意:给定一棵n个节点的有根树,点有点权.让你选出至多k个节点,使得他们到根的链的并最大. 注释:$1\le n\le 2\cdot 10^5$,$1\le val_i\ ...

  9. 文件I/O和标准I/O

    转载:https://blog.csdn.net/kyang_823/article/details/79496561 一.文件I/O和标准I/O文件I/O:文件I/O也称为不带缓冲的I/O(unbu ...

  10. 源码SDWebImage

    源码来源:https://github.com/rs/SDWebImage 版本: 3.7 SDWebImage是一个开源的第三方库,它提供了UIImageView的一个分类,以支持从远程服务器下载并 ...