【问题标题】:Locatizing Barcode using Scilab with [SVIP toolbox & IPD toolbox loaded]使用带有 [SVIP 工具箱和 IPD 工具箱已加载] 的 Scilab 定位条码
【发布时间】:2011-12-06 13:33:01
【问题描述】:

我是 Scilab 的新人,目前正在从事一个条形码项目。

如何在产品图片中找到条形码?

我有什么可以研究的线索吗?

【问题讨论】:

标签: image-processing scilab


【解决方案1】:

将图像分成 NxM 个子图像。然后遵循任一:

a) 对每个子图像进行 FFT,并将结果与​​标准条码图像的预先计算的 2D FFT 进行比较。 (因为条形码是非常单调且高度重复的图像,它们应该会生成类似的 FFT 模式)

b) 执行一些细化(骨架化)算法以在图像中只留下骨架。然后对每个骨架子图像做 Radon 或 Hough 变换,寻找具有相同偏角且误差范围内的线束。

我个人会选择预骨架化步骤的第二种方式,因为 Radon/Hough 变换是专门为搜索图像中的线条而设计的。

【讨论】:

  • 这似乎合乎逻辑但不知道是否可行?对不起,我是新来的!!所以我真的不明白这些条款!无论如何,我会尝试谷歌并尝试!谢谢! :)
【解决方案2】:

如果条形码是图像中唯一重要的东西,您可以进行 Radon 变换,然后计算每次旋转的 RMS,并保留具有最高值的行。

【讨论】:

  • 这似乎合乎逻辑但不知道是否可行?对不起,我是新来的!!所以我真的不明白这些条款!无论如何,我会尝试谷歌并尝试!谢谢! :)
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