条形码识别（2）——获取条形码条空（bar&space）宽度

标签： 机器视觉 条形码识别 Python

请先阅读条形码识别（1）——基础知识

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1.目标

• 条形码与其表示的数字字符按照下表对应，其中1表示一个单位黑条，0表示一个单位白空

• 比如下图就表示左侧字符1的奇数编码(A子集)
  

• 条形码从起始符到终止符一共有59个bar和space，95个单位长度

• 获得从起始符到终止符的像素宽度，然后除以95，就可以得到单位长度的像素数
• 将每个bar和space的像素宽度除以单位长度的像素数，就可以得到每个bar和space在表中的宽度

举个例子，从起始符到终止符一共有190个像素，那么单位长度的像素数就是（190/95=2），某个字符的bar和space宽度是[4, 4, 4, 2]，将其转化为表中的宽度[2, 2, 2, 1]，查表可得该字符为1

2.算法

• 获取条形码bar和space宽度最简单的方法就是沿着某一行从头至尾扫描，简便起见，先只扫描一行，且该行为条形码中间行
• 对图像应当进行简单的预处理，灰度化（多通道图转为单通道图）->二值化->中值滤波
• 设置3个变量，currentPix表示当前像素值，pos 表示上次像素值变化的位置，lastPix表示上次像素值变化的位置的像素，当currentPix != lastPix时，记录下当前位置与pos的差，即当前bar或者space的宽度，然后更新pos和lastPix，继续遍历直到该行结束
• 条形码从起始符到终止符一共有59个bar或者space，因为是从行的起始位置开始扫描，所以左侧空白区也被扫描进去了，因此最终bar和space的数量为（60=59+1）

3.实现

#创建：2016/01/26#文件：BarCodeIdentification.py#作者：moverzp#功能：识别条形码import sysimport cv2def get_bar_space_width(img):    row = img.shape[0] *1/2#img.shape[0]表示图像的总行数    currentPix = -1#初始化    lastPix = -1    pos = 0    width = []    for i in range(img.shape[1]):#遍历一整行        currentPix = img[row][i]        if currentPix != lastPix:            if lastPix == -1:                lastPix = currentPix                pos = i            else:                width.append( i - pos )                pos = i                lastPix = currentPix    return width#载入图像img = cv2.imread('res\google6.jpg')grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换成单通道图像ret, grayImg = cv2.threshold(grayImg, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#二值化grayImg = cv2.medianBlur(grayImg, 3)#中值滤波#提取条空宽度barSpaceWidth = get_bar_space_width(grayImg)print 'bar & space\'s numbers:', len(barSpaceWidth)#只有60是正确的print barSpaceWidth

检测的图片：

检测结果：

• 第一个数值77表示左侧空白区
• 起始符和终止符分别是[4,5,4], [4,4,4]，宽度比是1:1:1，说明检测正确

4.总结

• 检测bar和space宽度是关键的一步，最简单的方法是沿着某一行从头至尾扫描，记录下像素值变化的下标差，即为当前bar或者space宽度
• 实际情况中会扫描多行，以减小误差，提高精度
• 如果某行扫描的bar和space数量不是60，应当舍弃改行数据