机器视觉(十一):条码识别

目录:

机器视觉(一):概述

机器视觉(二):机器视觉硬件技术

机器视觉(三):摄像机标定技术

机器视觉(四):空域图像增强

机器视觉(五):机器视觉与世界杯

机器视觉(六):频域图像增强

机器视觉(七):图像分割

机器视觉(八):图像特征提取

机器视觉(九):图像配准

机器视觉(十):印刷体字符识别

机器视觉(十一):条码识别

以下为正文

        条形码技术是一种自动识别技术,集条码理论、光电技术、计算机技术、通信技术、条码印制技术于一体的综合性技术。条形码技术不但快速准确,而且可提供可靠性很高的数据,其误码率小于百万分之一,首读率可达98%,广泛应用于各种计算机管理领域,如图书管理、生产流程管理、商品流通管理等。

机器视觉(十一):条码识别_第1张图片

一、概述

1.条形码的分类

  • 一维条码:国际物品条码(EAN条码)等
  • 二维条码:PDF417条码等

机器视觉(十一):条码识别_第2张图片

 2.条码技术的优点

  • • 输入速度快
  • • 可靠性高
  • • 采集信息量大
  • • 灵活实用
  • • 可携带性与可复印性
  • • 寿命长
  • • 不可更改性
  • 二、EAN-13码

    • 1.EAN-13码的校验方法

    •         首先,以未知校验位为第一位,由右至左将各位数据顺序排队(包括校验码);第二步,由第2位开始,求出所有偶数位数据之和,然后将和乘以3,得N1:
    • 机器视觉(十一):条码识别_第3张图片

       第三步,由第3位开始,求出所有奇数位数据之和,得N2:

    • 机器视觉(十一):条码识别_第4张图片

      第四步, 将N1与N2相加,得N3;

    • 第五步,用N3除以10,求得余数,并以10为模,取余的补码,即得校验位数据值C。

    • 2.EAN-13码的定位方法

    • 第一步,对图像中每个8×8的小块进行DCT变换;

      第二步,记录DCT变换后的系数;

      第三步,对DCT系数进行哈夫曼编码产生jpeg数据流。

      • ​​​​​​​        DCT变换把8×8的图像块转换为64个DCT系数。第一个DCT系数是直流分量,表示了图像块的均值。剩下的系数是交流分量,表示了图像在频域中的变化。一维条码的特点是在某个特定的方向上黑条和白条的交替变化。如条码在水平方向上排列,黑白条在x方向上交替排列。 DCT系数的交流分量在x的方向上有较大的幅值,而在y的方向上幅值接近为0。DCT系数不仅可以区分条码区域和非条码区域,同时还包含了条码的方向。  

      • 机器视觉(十一):条码识别_第5张图片 提取的条码示例

        3.EAN-13码的解码

        •         EAN-13是一种(7, 2)码,即每个字符的总宽度为7个模块宽,交替由两个条和两个空组成,图中C1~C4表示每个字符中四个相邻条、空的宽度,T是一个字符的宽度 ,设条码条、空分别占单位模块的个数为m_i。
        • 机器视觉(十一):条码识别_第6张图片

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