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我正在尝试检测这个 Code128 Python 条码 + zbar
模块:
(图片下载链接here)。
这有效:
import cv2, numpy
import zbar
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
scanner = zbar.ImageScanner()
pil = Image.open("000.jpg").convert('L')
width, height = pil.size
plt.imshow(pil); plt.show()
image = zbar.Image(width, height, 'Y800', pil.tobytes())
result = scanner.scan(image)
for symbol in image:
print symbol.data, symbol.type, symbol.quality, symbol.location, symbol.count, symbol.orientation
(596, 210)
.
pil = Image.open("000.jpg").convert('L')
pil = pil .point(lambda x: 0 if x<100 else 255, '1').convert('L')
import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread("000.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.CV_32F, dx = 1, dy = 0, ksize = -1)
gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.CV_32F, dx = 0, dy = 1, ksize = -1)
gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)
gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)
blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
(_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)
(_, cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0]
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))
cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
最佳答案
解决方案2非常好。导致图像失败的关键因素是阈值。如果删除参数 225
一直到 55
,你会得到更好的结果。
我重新编写了代码,在这里和那里进行了一些调整。如果您愿意,可以使用原始代码。 documentation for OpenCV is quite good ,而且有很好的Python tutorials .
import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread("barcode.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# equalize lighting
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
gray = clahe.apply(gray)
# edge enhancement
edge_enh = cv2.Laplacian(gray, ddepth = cv2.CV_8U,
ksize = 3, scale = 1, delta = 0)
cv2.imshow("Edges", edge_enh)
cv2.waitKey(0)
retval = cv2.imwrite("edge_enh.jpg", edge_enh)
# bilateral blur, which keeps edges
blurred = cv2.bilateralFilter(edge_enh, 13, 50, 50)
# use simple thresholding. adaptive thresholding might be more robust
(_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 55, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("Thresholded", thresh)
cv2.waitKey(0)
retval = cv2.imwrite("thresh.jpg", thresh)
# do some morphology to isolate just the barcode blob
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 9))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)
cv2.imshow("After morphology", closed)
cv2.waitKey(0)
retval = cv2.imwrite("closed.jpg", closed)
# find contours left in the image
(_, cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0]
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))
cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3)
print(box)
cv2.imshow("found barcode", image)
cv2.waitKey(0)
retval = cv2.imwrite("found.jpg", image)
[[596 249]
[470 213]
[482 172]
[608 209]]
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