OpenCV 条码识别
坐望云起 人气:0一、概述
OpenCV在V4.5.3版本的contrib包中提供了一个barcode::BarcodeDetector类,用于条形码的识别。
二、类参考
1、函数原型
构造方法
cv::barcode::BarcodeDetector::BarcodeDetector ( const std::string & prototxt_path = "", const std::string & model_path = "" )
decode方法
bool cv::barcode::BarcodeDetector::decode ( InputArray img, InputArray points, std::vector< std::string > & decoded_info, std::vector< BarcodeType > & decoded_type )
detect方法
bool cv::barcode::BarcodeDetector::detect ( InputArray img, OutputArray points )
detectAndDecode方法
bool cv::barcode::BarcodeDetector::detectAndDecode ( InputArray img, std::vector< std::string > & decoded_info, std::vector< BarcodeType > & decoded_type, OutputArray points = noArray() )
2、参数详解
img | 包含条形码的灰度或彩色 (BGR) 图像。 |
decoded_info | UTF8 编码的字符串输出向量或字符串的空向量(如果代码无法解码)。 |
decoded_type | BarcodeType 的向量,指定这些条形码的类型 |
points | 找到的条形码矩形的顶点的可选输出向量。 如果找不到,则为空。 |
支持的条形码类型如下。
enum cv::barcode::BarcodeType { cv::barcode::NONE, cv::barcode::EAN_8, cv::barcode::EAN_13, cv::barcode::UPC_A, cv::barcode::UPC_E, cv::barcode::UPC_EAN_EXTENSION }
三、OpenCV源码
1、源码路径
opencv_contrib\modules\barcode\src\barcode.cpp
2、源码代码
bool BarcodeDetector::detect(InputArray img, OutputArray points) const { Mat inarr; if (!checkBarInputImage(img, inarr)) { points.release(); return false; } Detect bardet; bardet.init(inarr); bardet.localization(); if (!bardet.computeTransformationPoints()) { return false; } vector<vector<Point2f>> pnts2f = bardet.getTransformationPoints(); vector<Point2f> trans_points; for (auto &i : pnts2f) { for (const auto &j : i) { trans_points.push_back(j); } } updatePointsResult(points, trans_points); return true; } bool BarcodeDetector::decode(InputArray img, InputArray points, vector<std::string> &decoded_info, vector<BarcodeType> &decoded_type) const { Mat inarr; if (!checkBarInputImage(img, inarr)) { return false; } CV_Assert(points.size().width > 0); CV_Assert((points.size().width % 4) == 0); vector<vector<Point2f>> src_points; Mat bar_points = points.getMat(); bar_points = bar_points.reshape(2, 1); for (int i = 0; i < bar_points.size().width; i += 4) { vector<Point2f> tempMat = bar_points.colRange(i, i + 4); if (contourArea(tempMat) > 0.0) { src_points.push_back(tempMat); } } CV_Assert(!src_points.empty()); vector<Mat> bar_imgs = p->initDecode(inarr, src_points); BarDecode bardec; bardec.init(bar_imgs); bardec.decodeMultiplyProcess(); const vector<Result> info = bardec.getDecodeInformation(); decoded_info.clear(); decoded_type.clear(); bool ok = false; for (const auto &res : info) { if (res.format != NONE) { ok = true; } decoded_info.emplace_back(res.result); decoded_type.emplace_back(res.format); } return ok; } bool BarcodeDetector::detectAndDecode(InputArray img, vector<std::string> &decoded_info, vector<BarcodeType> &decoded_type, OutputArray points_) const { Mat inarr; if (!checkBarInputImage(img, inarr)) { points_.release(); return false; } vector<Point2f> points; bool ok = this->detect(img, points); if (!ok) { points_.release(); return false; } updatePointsResult(points_, points); decoded_info.clear(); decoded_type.clear(); ok = this->decode(inarr, points, decoded_info, decoded_type); return ok; }
四、效果图像示例
参考代码,opencvsharp版本的需要打开barcode并重新编译,所以使用c++代码进行示例。
cv::Mat mata = cv::imread("barcode.png"); cv::barcode::BarcodeDetector barcode; std::vector<string> info; std::vector<cv::barcode::BarcodeType> type; Mat points; barcode.detectAndDecode(mata, info, type, points);
识别结果,可以看到第一个和第三个识别结果正确,不知道是否是放在一起的原因,下面把另外两个裁剪出来识别看看。
最后一个没有识别出来
把最后一个单独裁剪出来在测试下也没有识别出来,不过UPCE类型的应该支持才对,暂时不进行深究。
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