基于OpenCV的二维码和条形码识别

最新推荐文章于 2025-04-20 18:56:57 发布
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基于OpenCV的二维码和条形码识别

1.背景介绍

在当今数字化时代,二维码和条形码无处不在,它们作为一种简单有效的信息载体,广泛应用于商品追踪、支付结算、信息传递等多个领域。随着移动设备的普及和计算能力的提高,基于图像处理技术对二维码和条形码进行识别和解码已经成为一种常见的需求。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)作为一个跨平台的计算机视觉库,提供了强大的图像处理功能,可以高效地实现二维码和条形码的识别。

2.核心概念与联系

2.1 二维码

二维码(QR Code)是一种矩阵式的二维条码,由黑白方块组成,能够编码更多的信息。二维码具有纠错能力,可以在一定程度上抵御污损和曲面形变。常见的二维码有QR Code、Data Matrix等。

2.2 条形码

条形码(Barcode)是将宽窄不等的多个黑条和空白间隔按照一定编码规则排列而成的机器可识别的字符信息。常见的条形码有EAN-13、UPC、Code 128等。

2.3 OpenCV

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了多种编程语言接口,如C++、Python、Java等。它包含了图像处理、视频分析、目标检测与跟踪、机器学习等多种计算机视觉算法。

3.核心算法原理具体操作步骤

基于OpenCV实现二维码和条形码识别的核心算

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基于Opencv的二维码识别源码！效果比较可以！
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OpenCV+zbar开源库实现摄像头识别二维码，测试验证识别率非常高，已实现简单的应用。 打包源码在VS2013下可以完全编译成功，附加包含OpenCV库及zbar-0.10-setup.exe，zbar-0.10.tar.bz2 下载Demo后需要安装 zbar-0.10-setup.exe 以下代码可以可以完成整个流程的开发，也可以贡献积分下载资源包。 1、 环境准备 （1） OpenCV库2.49 （2） ZBar开源库 （3） VS2013 2、 VS2013环境配置 （1） 配置附加包含目录 C/C++ -- 附加包含目录 include\opencv\include\ include\opencv\include\opencv include\opencv\include\opencv2 include （2） 配置链接器 链接器 -- 附加库目录 lib32\opencv\lib lib32 （3） 配置链接器 链接器--输入--附加依赖项 opencv_core249d.lib opencv_highgui249d.lib opencv_imgproc249d.lib libzbar-0.lib 3、 代码开发 （1）包含头文件 include include include include include include using namespace std; using namespace zbar; using namespace cv; （2）实现函数 void MatToCImage(cv::Mat &mat, CImage &cImage) { //create new CImage int width = mat.cols; int height = mat.rows; int channels = mat.channels(); cImage.Destroy(); //clear cImage.Create(width, height, 8 * channels); //默认图像像素单通道占用1个字节 //copy values uchar* ps; uchar* pimg = (uchar*)cImage.GetBits(); //A pointer to the bitmap buffer int step = cImage.GetPitch(); for (int i = 0; i (i)); for (int j = 0; j GetDlgItem(IDC_STATIC_IMG)->GetClientRect(▭); cv::VideoCapture capture(0);//从摄像头读入图像 while (!m_bCloseCamera) { cv::Mat frame; capture >> frame; cv::Mat newframe; cv::Size ResImgSiz = cv::Size(rect.Width(), rect.Height()); cv::resize(frame, newframe, ResImgSiz, CV_INTER_CUBIC); MatToCImage(newframe, imgDst); imgDst.Draw(pThis->GetDlgItem(IDC_STATIC_IMG)->GetDC()->GetSafeHdc(), rect); ImageScanner scanner; scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1); Mat imageGray; cvtColor(frame, imageGray, CV_RGB2GRAY); int width = imageGray.cols; int height = imageGray.rows; uchar *raw = (uchar *)imageGray.data; Image imageZbar(width, height, "Y800", raw, width * height); scanner.scan(imageZbar); //扫描条码 Image::SymbolIterator symbol = imageZbar.symbol_begin(); if (imageZbar.symbol_begin() == imageZbar.symbol_end()) { } else { iIndex++; if (iIndex > 999999) { iIndex = 0; } for (; symbol != imageZbar.symbol_end(); ++symbol) { char szInfo[1024]; memset(szInfo, 0, sizeof(szInfo)); sprintf(szInfo, "[d]类型:%s\r\n条码:%s\r\n", iIndex , symbol->get_type_name().c_str(), symbol->get_data().c_str()); pThis->GetDlgItem(IDC_EDIT1)->SetWindowText(szInfo); } } imageZbar.set_data(NULL, 0); } imgDst.Destroy(); capture.release(); return 0; }
使用OpenCV识别二维码
tugouxp的专栏
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程序： # -*-coding:utf-8 -*- import cv2 as cv import numpy as np # 加载图片 src_image = cv.imread("./webwxgetmsgimg.jpeg") # 实例化 qrcoder = cv.QRCodeDetector() # qr检测并解码 codeinfo, points, straight_qrcode = qrcoder.detectAndDecode(src_image) # 绘制qr的检测结果 cv.dr
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