用python和opencv检测图像中的条形码 !

 

 

 

 

 

 

概述

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在日常生活中，经常会看到条形码的应用，比如超市买东西的生活，图书馆借书的时候。。。

那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？

这就是今天要介绍的内容了

这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。

通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括：

1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等

2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路

需要注意的是，这个算法并不适用于所有的条形码，但是它应该能给你一个基本的直觉，告诉你应该应用什么类型的技术。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

条形码的检测

 

对于下面这个例子，我们将检测下图中的条形码：

 

 

 

 

 

 

 

目标：找到条形码的位置，而去除掉干扰的因素

思路：

利用条形码的自身特点，一般都是矩形形状，而且条码的条带是黑色的，矩形区域是白色的

让我们继续写一些代码。打开一个新文件，将其命名为 detect_barcode.