机器视觉(十二):二维条码识别

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):一维条码识别

机器视觉(十二):二维条码识别

以下为正文 

        一维条码的使用,必须依赖于后台的数据库,在没有数据库或不便联网的地方,一维条码的使用便受到了限制,发展信息密度高、容量大、更便于使用的二维条码技术成为必然趋势。

        PDF417二维条码是一种堆叠式二维条码,应用最为广泛。PDF417条码是由美国SYMBOL公司发明的,PDF(Portable Data File)意思是“便携数据文件”。组成条码的每一个条码字符由4个条和4个空共17个模块构成,故称为PDF417条码。 PDF417条码需要有417解码功能的条码阅读器才能识别。PDF417条码最大的优势在于其庞大的数据容量和极强的纠错能力。

一、PDF417二维条码的结构

        每个PDF417 符号由空白区包围的一系列层组成,其层数为3~90,每层由起始终止符、左右指示符及1~30个符号字符组成。

机器视觉(十二):二维条码识别_第1张图片

        每个符号字符包括4个条和4个空,每个条或空由1~6个模块组成,一个符号字符中,4个条和空的总模块数为17,故命名为PDF417。

机器视觉(十二):二维条码识别_第2张图片

        PDF417的符号字符集可分为三个相互独立的子集,即三个簇,每个簇均以不同的条、空形式表示929个符号字符值,即码字。三个簇的逻辑簇号为0、3 和6。对于一个给定的符号字符,其簇号定义为:

 二、符号字符的译码

机器视觉(十二):二维条码识别_第3张图片

(1)对图像进行二值化。

(2)提取边缘点。

(3)把边缘点投影到垂直方向上,根据投影点的多少得到字符排列的行数和每行所在的位置。

(4)根据步骤3的结果逐行扫描字符,每扫描得到4黑条带(设宽度为b1,b2,b3,b4)和4白条带(设宽度为s1,s2,s3,s4),w=(b1+b2+b3+b4+s1+s2+s3 + s4)/17得到单位宽度,然后bi/w(si/w)得到黑条带和白条带的标准宽度序列,根据这个序列查表得到相应的码值。

(5)从步骤4得到的码值序列在最终解码前需要进行纠错,纠错的方式是里德-所罗门纠错(又称里所码,Reed-solomon codes,简称RS codes),从而得到纠错后的码值序列,设得到的序列数组是data,长度是n。

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