opencv我自己的2D條形碼閱讀器

Question

沒有在Google上找到答案，所以要求你的幫助：我需要製作C++程序來識別2D自己！ （密碼）條碼（手工編碼）。它由20-100行組成。每一行 - 一個字。

預計使用OpenCV。需要找到圖像組的條形圖，從左上角裁剪和掃描圖片。

作物和代碼搜索沒有問題。不明白，如何正確識別黑色和白色像素線，以獲得每條線的獨特組合。

正如我anderstand，好辦法 - 用線去看看白色像素或黑色，如果黑 - 寫1，如果白= 0 ....比寫順序是這樣的：

11111111 000000 111111 00000000000 111111111111111 0000000 1111 = 8 6 6 11 15 7 4（計數1和0數量）=得到866111574比使用係數取決於作物的寬度和高度來找到一致。

如何使用Opencv在C++代碼中編寫此代碼？不明白。試圖使用cvInitLineIterator ...你有什麼建議？謝謝。

Answer 1

你還沒有提供任何圖片或代碼片段，所以不是很清楚你現在擁有的圖案。
一些一般的想法：

1）搜索你的代碼角落。

2）計算homograpy。

3）應用homograpy變換來獲得您的代碼的方形圖像。

4）你應該知道你的代碼行（或行數）的步驟，所以只需將圖像分爲水平行。

5）獲取每一行的投資回報率。計算垂直軸上的像素總和（cv :: reduce）（以獲得一些統計數據）。現在你有1條帶白色和黑色區域的水平線。

6）將此線設計爲N個（碼字長度），然後計算每片中的像素總和。

7）應用閾值，你得到你的代碼。

Answer 2

可以遍歷槽像素這樣的：

uchar pixel = 0; 
Mat img; // this must be grayscale image - type CV_8U 
for(int i=0; i<img.rows; i++) 
{ 
    // this loop is iterating from left to right 
    for(int j=0; i<img.cols; j++) 
    { 
     pixel = img.at<uchar>(i,j); 
     // do something (e.g. sum pixels) 
     // OpenCV doesn't have binary image type, so usually white pixels value is 255 
    } 
} 

更好的解決辦法可能是使用findContours和minAreaRect，應該在每行創建一個矩形：

vector<vector<Point>> vecContours; 
vector<Vec4i> hierarchy; 
RotatedRect currentRect; 

Mat binaryImage = imread(...) 

// binaryImage should contain only shapes or edges, I suggest using one of these approaches: 
// simple binary tresholding, try different threshold_value 
threshold(binaryImage, binaryImage, threshold_value, 255, THRESH_BINARY); 

// adaptiveTreshold works better when image is varying in brightness 
// adjust blockSize and C (start with C=0) 
adaptiveThreshold(binaryImage, binaryImage, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, blockSize, C); 

// another option would be to use Canny edge detector: 
// http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/canny_detector/canny_detector.html 

// find external contours, binaryImage = grayscale 8-bit image 
// binaryImage is modified during findContours so we create a clone 
findContours(binaryImage.clone(), vecContours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); 

// find minAreaRect for each contour (each line) 
for (size_t = 0; i < vecContours.size(); i++) 
{ 
    // filter unwanted objects (contours with less than 4 points, contours with too small area) 
    if (vecContours[i].size() < 4 || contourArea(vecContours[i]) < someAreaInPixels) 
     continue; 

    // you can draw contours for debugging 
    // drawContours(binaryImage, vecContours, i, Scalar(255,0,0), 1, 8, hierarchy, 0, Point()); 

    RotatedRect minRect = minAreaRect(vecContours.at(i)); 

    // now you can use minRect.size.width to determine width of the bar 
    // minRect contains center point, size and angle 
}