看了StackOverflow上的这篇文章后,加以改进,基于C++实现
先上几张效果图:
算法的主要流程为:
1、首先将读入图片归一化到640*480大小以内的,图片太大的话,一是运行速度慢,而是影响检测效果;
2、将彩色图转换成灰度图;
3、得到灰度图分别在水平方向和垂直方向上的梯度幅值;
4、将水平方向上梯度幅值减去垂直方向上的梯度幅值,得到高水平梯度和低垂直梯度的图片;
效果为:
5、对这个图像进行平均模糊,有助于平滑梯度图像中的高频噪声;
平滑后的效果为:
6、二值化。将模糊化后的图像进行二值化,梯度图中任何小于等于220的像素设为0,其余设为255(白色);
7、进行形态学闭运算,消除条形码中垂直条中的缝隙;
8、进行腐蚀膨胀操作,消除其他的干扰噪声点。
9、利用findContours()函数,找到条形码区域即可
时间: 2024-11-14 12:56:21