Matlab条形码识别实现方法及源代码

Matlab条形码识别实现方法及源代码

在现代商业领域，条形码广泛应用于商品信息的追踪和管理中。因此，实现条形码的自动识别具有非常重要的意义。在本文中，我们将介绍如何使用 Matlab 实现条形码的自动识别，并提供相应的源代码。

1. 原理介绍

条形码通常由若干个条纹组成，每个条纹的宽度不一定相同。我们可以通过测量不同条纹的宽度来对条形码进行解码。具体而言，我们可以通过计算黑条纹与白条纹的宽度比例来确定数字编码。

图像处理领域普遍采用图像二值化技术对图像进行预处理。在 Matlab 中，我们可以使用 imbinarize 函数对图像进行二值化处理。同时，我们还需要使用 imrotate 函数将图像旋转至水平方向。

接下来，我们可以使用 Matlab 的 regionprops 函数检测条纹的宽度。该函数可以返回一个包含所有连通区域信息的结构体，我们可以从中提取出条纹的位置和宽度等信息。

最后，我们可以通过分析条纹的宽度比例以及检测出的条纹位置来对条形码进行解码。

2. 实现步骤

首先，我们需要加载图像并进行预处理。这里我们使用 Matlab 自带的测试图像 code_128.png。

I = imread('code_