【条形码识别】基于形态学实现条形码识别附matlab代码

1 简介

在信息时代的今天,随着计算机技术的发展,条形码作为一种简单、方便、廉价、高速的信息保存和传输技术,在世界各地应用广泛,是商品进入国际市场的通行证。 本论文的研究基于一种全新的购物理念,即无需排队等待收银员,只需要将选购的商品放入"自助购物系统",便可自助购物买单。目前超市中广泛使用的条形码扫描器是基于光电识别原理制作的,虽然技术成熟、简单,但需收银员人工定位条形码区域,且对条形码质量要求严格,若条形码部分发生断裂、有污渍等现象,则不能正确识读条形码所携带的信息。更不能识读应用越来越广泛的二维条形码。而采用数字图像处理的方法,可首先改善图像质量,减少或消除由噪声、光照不均、图像模糊等带来的对条形码识读的影响,自动定位出条形码区域后再对其进行译码识别。采用图像处理的方法不仅能识读一维条码,也能识读二维条码。通过图像处理技术识读条形码是必然的发展方向。 本论文提出了自助购物系统的概念,论述了EAN-13商品条形码的编码规则及技术特点,以及条形码图像识读系统的基本组成。分析了在获取条形码图像过程中存在的问题,针对图像中噪声、光照不均、模糊等问题,提出相应的数字图像处理算法和条形码图像识读方法。

2 部分代码

clc;
close all;
%启动定时器，测试软件性能
[filename,filepath]=uigetfile('*.jpg','打开文件');%gui中打开文件
filep=strcat(filepath,filename);
%filep
Image=imread(filep);
tic;
%读取图像并二值化
% Image = imread('0081.jpg');
level = graythresh(Image);  %获取图像二值化的阈值
bw = im2bw(Image,level);    %二值化处理
imshow(bw);
t = 1;
p = 1;
[m n] = size(bw);
%初步计数黑白条的书目
q = round(m/2);
    for i=q
        for j=1:n-1
            if bw(i,j)==0&&bw(i,j+1)==1%颜色变化由黑色变成白色，黑条
                x(t) = j;
                 t = t+1;
            end
        end
    end
 if length(x)~=30||length(y)~=30
     display('扫码错误！');
     return;
 end
 if i~=round(m/2)
     display('该条形码已受损，但仍然可以正常扫描');
 end
%计算每个条—空的宽度，利用所记录在xy数组中的坐标值，对应相减
 for ii=1:30
    if ii==1
        d(ii)=x(ii)-y(ii);      %计算第一个条的宽度
        d(ii+1)=y(ii+1)-x(ii);  %计算第一个空的宽度
    end
     if ii>1
         if ii>1&&ii<30
        d(2*ii) = y(ii+1)-x(ii); %分别计算第2~29个空的宽度
        d(2*ii-1)=x(ii)-y(ii);   %分别计算第2~29个条的宽度
     elseif ii==30
         d(ii*2-1)=x(ii)-y(ii);   %总共有59个条-空，单独计算第三十个条的宽度
         end
     end    
end
j  = 3;
end
if d==gen(13)
    coding=gan;
    d=1;
end
  display(['解码：',num2str(gen)]);
 %测试计时结束               
toc;

3 仿真结果

4 参考文献

[1]乔连芝. 基于图像处理方式定位识别条形码[D]. 华南理工大学, 2011.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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