opencv之二维码的检测与识别

1. 本次小玩意主要是运用opencv的图像识别技术，同时又用到了zbar。opencv相信大家应该比较熟悉了，我就不废话了

我就给大家简单介绍一下zbar吧。

ZBar 是款桌面电脑用条形码/二维码扫描工具，支持摄像头及图片扫描，支持多平台包括 iPhone 手机。同时 ZBar 提供了二维码扫描的 API 开发包。

ZBar 目前支持扫描，除了 Windows 平台外，还支持 Linux 及 iPhone 平台。可扫描以下类型，常见的都有。

EAN-13/UPC-A, UPC-E, EAN-8, Code 128, Code 39, Interleaved 2 of 5 and QR Code.。

2. 那如何使用zbar来识别二维码呢? 首先我们需要下载zbar的源码，源码下载地址在http://download.csdn.net/detail/cjj1130320082/9586128

3. 在虚拟机ubuntu12.04安装zbar

    3.1 解压 tar -zxvf zbar-0.10-tar.gz

    3.2 cd zbar-0.10

    3.3 配置 执行 ./configure

    3.4 编译与安装 make && make install 

经过上面几个简单的步骤之后,zbar就安装好了

下面就具体的看代码吧

/*

  程序功能 -- 二维码图片检测和解码
  用的是opencv1版本的函数用到了 1 边缘检测Sobel
                                2  二值化threshold
                                3 形态学操作膨胀腐蚀 erode dilate
                                4 轮廓寻找findContours
                                5 二维码解码
  参考资料:http://blog.jobbole.com/80448/
*/
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
 

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace zbar;

#define FLOAT 10
#define PICTURE "13.bmp"
int main(int argc,char *argv[])
{
    
	//加载原图
	IplImage *srcImage = cvLoadImage(PICTURE,1);
	//cvNamedWindow("1.原图",0);
	//cvShowImage("1.原图",image);

	//测时
	clock_t start, finish;
	double duration;
	start = clock();
	//转变为灰度图
	IplImage *Grayimage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvCvtColor(srcImage,Grayimage,CV_BGR2GRAY);

	 //cvNamedWindow("Grayimage",0);
   // cvShowImage("Grayimage",Grayimage);

	//通过sobel来对图片进行竖向边缘检测,输入图像是8位时，输出必须是16位，然后再将图像转变成8位深 
	IplImage *sobel = cvCreateImage(cvGetSize(Grayimage),IPL_DEPTH_16S,1);
	cvSobel(Grayimage,sobel,2,0,7);
	
	IplImage *temp = cvCreateImage(cvGetSize(sobel),IPL_DEPTH_8U,1);
	cvConvertScale(sobel,temp,0.002,0);

	//cvNamedWindow("temp",0);
    //cvShowImage("temp",temp);

	//对图像进行二值化处理
	IplImage *threshold = cvCreateImage(cvGetSize(temp),IPL_DEPTH_8U,1);
	cvThreshold(temp,threshold,13,100,CV_THRESH_BINARY/*| CV_THRESH_OTSU*/);
	 //cvThreshold(temp, threshold, 0, 255, CV_THRESH_OTSU+CV_THRESH_BINARY); 

	//cvNamedWindow("threshold",0);
    //cvShowImage("threshold",threshold);

	 //自定义1*3的核进行X方向的膨胀腐蚀  
	IplImage *erode_dilate=cvCreateImage(cvGetSize(threshold),IPL_DEPTH_8U,1);
	IplConvKernel* kernal = cvCreateStructuringElementEx(3,1, 1, 0, CV_SHAPE_RECT);
	cvDilate(threshold, erode_dilate, kernal, 15);//X方向膨胀连通数字
	cvErode(erode_dilate, erode_dilate, kernal, 6);//X方向腐蚀去除碎片
	cvDilate(erode_dilate, erode_dilate, kernal, 1);//X方向膨胀回复形态

	//自定义3*1的核进行Y方向的膨胀腐蚀
	kernal = cvCreateStructuringElementEx(1,3, 0, 1, CV_SHAPE_RECT);
	//cvDilate(erode_dilate, erode_dilate, kernal, 5);
	cvErode(erode_dilate, erode_dilate, kernal, 2);// Y方向腐蚀去除碎片
	cvDilate(erode_dilate, erode_dilate, kernal, 6);//回复形态

	//cvNamedWindow("erode_dilate",0);
    //cvShowImage("erode_dilate",erode_dilate);

	//图形检测
	IplImage* copy = cvCloneImage(erode_dilate);//直接把erode_dilate的数据复制给copy
	IplImage* copy1 = cvCloneImage(srcImage);//直接把image的数据复制给copy1
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage();
    CvSeq* contours;
    cvFindContours(copy, storage, &contours);
	int i=0,k=0,j=0;
    CvRect RECT[100];
	CvRect Rect[100];
	
    while(contours != NULL)
	{
		//绘制轮廓的最小外接矩形,如果满足条件，将该矩形绘制在显示图片dst
		/*
           矩形要求:
               1.宽度与高度的比值在(2,5)之间
               2.面积大于图像的 1/20000
               3.y轴的位置在图像高度减去50以下
		*/
		CvRect rect=cvBoundingRect( contours, 1 );  //cvBoundingRect计算点集的最外面（up-right）矩形边界。
		if(rect.width/rect.height>0.8
			&&rect.width/rect.height<1.2
			&&rect.height*rect.height*FLOAT>copy1->height*copy1->width
			&&rect.yheight-50
			)
		{
		    printf("rect.x = %d  rect.y = %d  rect.width = %d  rect.height = %d\n",rect.x,rect.y,rect.width,rect.height);
			//rect.x-=10;
		   // rect.y-=10;
		   // rect.width+=20;
		   // rect.height+=20;
			RECT[i]=rect; //将图片中符合的矩形区域存到RECT
			i++;
		}
                contours= contours->h_next;
		
	}
	printf("Find the rect %d!\n",i);
	for(j=0;j100
			    ||(RECT[j-1].x-RECT[j].x>200
				||RECT[j].x-RECT[j-1].x>200))
		{
		      cvRectangleR(copy1,RECT[j],CV_RGB(255,0,0),3);
			  Rect[k]=RECT[j];
		      k++;
			  //printf("The jj is the %d!\n",j);
		}
	}
	
	cvNamedWindow("copy1",0);
    cvShowImage("copy1",copy1);
	//cvWaitKey(0);
	//cvReleaseImage(&Grayimage);
	cvReleaseImage(&temp);
	cvReleaseImage(&threshold);
	cvReleaseImage(&erode_dilate);
    cvReleaseImage(&srcImage);
	cvReleaseImage(©);
	cvReleaseImage(©1);
	// create a reader
	//srcImage = cvLoadImage(PICTURE,1);
	srcImage = Grayimage;//解码图片必需位灰度图
	ImageScanner scanner;

	// configure the reader
	scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1);

	// obtain image data
	 
	const void *raw = NULL;
	//int width=srcImage->width;  
	//int height=srcImage->height;   
	//raw = srcImage->imageDataOrigin;
    //cvMat(int rows, int cols, int type, void * data CV_DEFAULT(NULL))
	//cout<<"The number is the one!"<get_type_name()<get_data()+";";
			cout << "decoded " << symbol->get_type_name()<< " symbol \"" << symbol->get_data() << '"' << endl;
	}

	// clean up
	image.set_data(NULL, 0);
    
	cvWaitKey(0);
	cvReleaseImage(&Grayimage);
        return(0);
}

看一下代码执行的效果:

rect.x = 1  rect.y = 1  rect.width = 298  rect.height = 298
Find the rect 1!
decoded QR-Code
decoded QR-Code symbol "http://www.baidu.com1sfsdfsdf212334344343334334"  //解码后的结果

代码的下载地址http://download.csdn.net/detail/cjj1130320082/9585923