条形码完整度检测算法开发笔记01（08.31）

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条形码完整度检测算法开发笔记01（08.31）

大体思路如下：

先用自适阈值化图像（要求光照基本均匀，无高亮反射斑，背景变化不剧烈），然后提取联通分量，用滤波法提取出一些特征点（或者焦点检测算子提取），这些特征点基本属于条码矩形上下交点，然后用霍夫变换的方法检测直线（角度不好时需要两条，如果是曲面上的也可以通过霍夫变换检测该曲线），这条直线垂直于条形码条纹，根据这条直线读出条形码内容，然后在每个Y上都读取一次，能读出一致内容就OK，否则就有缺陷，然后找出缺陷位置


这里重新定义了缺损、不完整等概念，完整并非完全一样，而是能识别及完整（事实上由于环境光、背景噪声、拍摄重复性的关系，即使是同一个条码也常常得不出一样的二值图像，所以按照工业需求能识别即可）

以后在此基础上深入研究环境光照和复杂背景

当前进度：

1.首先读入图像

2.然后阈值化

3.提取联通分量，得到条形码所在区域

4.画几条直线，扫描这几条直线，完成条形码解码

在如下文所示的代码中获取读取条码信息，暂时未进行解码，参见下文

5.再通过滤波法，检测条状的角点

6.通过霍夫变换找到垂直于条形码黑条的直线

7.由6所得直线的方向，通过逐行扫描的方法，对每一行进行解码

8.对比7与4的解码结果，判别完整性

9.对缺损进行分析，复原条形码

当前进度：

%Read data from diskf = imread('barcode.jpg');figure('Name','Source Image');imshow(f);g = im2bw(f);figure('Name','BW Image');imshow(g);%Get aimed area[L,num] = bwlabel(g,4);maxarea = 0;maxindex =0;for i = 1:num    temp = length( find(L==i) );    if(temp > maxarea)        maxarea = temp;        maxindex = i;    endendimg = (L == maxindex);figure('Name','Aimed Image');imshow(img);%Read the bar code      ar = fix( size(img,1)/2 );j = 0;for i = 1:( size(img,2) - 1 )    if( img(ar,i) ~= img(ar,i+1) )        j = j+1;        chg(j) = i;    endendfor i = 1:(j-1)    gap(i) = chg(i+1) - chg(i);endclear f g temp ar L chg i j maxarea maxindex num

完成条码初步读取，下一步进行条码的解码