《機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用》課件-條形碼檢測(cè)方法講解

條形碼檢測(cè)課程引入相關(guān)庫(kù)的獲取和導(dǎo)入原理分析一二三目錄能力目標(biāo)（1）能夠?qū)l形碼有基礎(chǔ)的認(rèn)識(shí)；（2）能夠?qū)ν瓿蓪?duì)條形碼的讀取。知識(shí)目標(biāo)（1）了解條形碼的原理；（2）了解條形碼的識(shí)別。課程目標(biāo)一課程引入

條形碼技術(shù)（barcodetechnology，BCT）是在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用實(shí)踐中產(chǎn)生和發(fā)展起來(lái)的一種自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。它是為實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的自動(dòng)掃描而設(shè)計(jì)的，它是實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確而可靠地采集數(shù)據(jù)的有效手段。條形碼技術(shù)的應(yīng)用解決了數(shù)據(jù)錄入和數(shù)據(jù)采集的瓶頸問(wèn)題，為物流管理提供了有利的技術(shù)支持。二相關(guān)庫(kù)獲取和導(dǎo)入導(dǎo)入庫(kù)本章節(jié)我們需用到的庫(kù)如下圖示意分別是cv2、numpy、pyzbar。cv2是opencv-python用于圖像處理。numpy是Python的一種開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。這種工具可用來(lái)存儲(chǔ)和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)結(jié)構(gòu)要高效的多（該結(jié)構(gòu)也可以用來(lái)表示矩陣（matrix）），支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。pyzbar用于一維碼識(shí)別。二庫(kù)導(dǎo)入pycharm軟件界面相關(guān)庫(kù)獲取和導(dǎo)入三原理分析本例子中對(duì)條形碼的檢測(cè)主要應(yīng)用了以下圖像處理手段：sobel算子，均值濾波，二值化，形態(tài)學(xué)操作（開(kāi)操作，閉操作，膨脹以及腐蝕）Sobel（索貝爾算子）算子原理：均值濾波（cv2.blur()）原理：均值濾波采用卷積框內(nèi)各像素值的均值來(lái)替代定位點(diǎn)（或稱錨點(diǎn)，通常是中間位置）的像素值。采用歸一化的卷積框（箱式濾波器）模糊圖像，卷積框形如:函數(shù)cv2.blur(src,ksize[,anchor[,borderType]])三原理分析三原理分析二值化原理：圖像二值化就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果的過(guò)程。圖像的二值化使圖像中數(shù)據(jù)量大為減少，從而能凸顯出目標(biāo)的輪廓。三原理分析膨脹與腐蝕原理：圖像的膨脹（Dilation）和腐蝕（Erosion）是兩種基本的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，主要用來(lái)尋找圖像中的極大區(qū)域和極小區(qū)域。其中膨脹類似于“領(lǐng)域擴(kuò)張”，將圖像中的高亮區(qū)域或白色部分進(jìn)行擴(kuò)張，其運(yùn)行結(jié)果圖比原圖的高亮區(qū)域更大；腐蝕類似于“領(lǐng)域被蠶食”，將圖像中的高亮區(qū)域或白色部分進(jìn)行縮減細(xì)化，其運(yùn)行結(jié)果圖比原圖的高亮區(qū)域更小。三原理分析開(kāi)操作原理：開(kāi)操作：即先腐蝕然