opencv二维码检测定位不用识别

[nicholas199109]

原始图片类似上图
要求：
1、用hough变化定位出二维码的位置
2、对二维码进行几何校正
3、开发工具VS2010控制台程序+OpenCV2.4.3或以上
最后的结果类似下图：

求各位大神给个思路或者有偿编写也行，很简单的一个程序，实在不行做到要求1就行，急~

[cliff_zf]

角点检测 形态学运算

[赵4老师]

有偿服务。email:[e-mail]

[shiter]

现在让我们开始写点代码，新建一个文件，命名为detect_barcode.py，打开并编码： 1# import the necessary packages 2importnumpy as np 3importargparse 4importcv2 5 6# construct the argument parse and parse the arguments 7ap =argparse.ArgumentParser() 8ap.add_argument("-i", "--image", required =True, help="path to the image file") 9args =vars(ap.parse_args()) 我们首先做的是导入所需的软件包，我们将使用NumPy做数值计算，argparse用来解析命令行参数，cv2是OpenCV的绑定。 然后我们设置命令行参数，我们这里需要一个简单的选择，–image是指包含条形码的待检测图像文件的路径。 现在开始真正的图像处理： 11# load the image and convert it to grayscale 12image =cv2.imread(args["image"]) 13gray =cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15# compute the Scharr gradient magnitude representation of the images 16# in both the x and y direction 17gradX =cv2.Sobel(gray, ddepth =cv2.cv.CV_32F, dx =1, dy =0, ksize =-1) 18gradY =cv2.Sobel(gray, ddepth =cv2.cv.CV_32F, dx =0, dy =1, ksize =-1) 19 20# subtract the y-gradient from the x-gradient 21gradient =cv2.subtract(gradX, gradY) 22gradient =cv2.convertScaleAbs(gradient) 12~13行：从磁盘载入图像并转换为灰度图。 17~18行：使用Scharr操作（指定使用ksize = -1）构造灰度图在水平和竖直方向上的梯度幅值表示。 21~22行：Scharr操作之后，我们从x-gradient中减去y-gradient，通过这一步减法操作，最终得到包含高水平梯度和低竖直梯度的图像区域。 上面的gradient表示的原始图像看起来是这样的： 注意条形码区域是怎样通过梯度操作检测出来的。下一步将通过去噪仅关注条形码区域。 24# blur and threshold the image 25blurred =cv2.blur(gradient, (9, 9)) 26(_, thresh) =cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY) 25行：我们要做的第一件事是使用9*9的内核对梯度图进行平均模糊，这将有助于平滑梯度表征的图形中的高频噪声。 26行：然后我们将模糊化后的图形进行二值化，梯度图中任何小于等于255的像素设为0（黑色），其余设为255（白色）。 模糊并二值化后的输出看起来是这个样子： 然而，如你所见，在上面的二值化图像中，条形码的竖杠之间存在缝隙，为了消除这些缝隙，并使我们的算法更容易检测到条形码中的“斑点”状区域，我们需要进行一些基本的形态学操作： 28# construct a closing kernel and apply it to the thresholded image 29kernel =cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7)) 30closed =cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 29行：我们首先使用cv2.getStructuringElement构造一个长方形内核。这个内核的宽度大于长度，因此我们可以消除条形码中垂直条之间的缝隙。 30行：这里进行形态学操作，将上一步得到的内核应用到我们的二值图中，以此来消除竖杠间的缝隙。 现在，你可以看到这些缝隙相比上面的二值化图像基本已经消除： 当然，现在图像中还有一些小斑点，不属于真正条形码的一部分，但是可能影响我们的轮廓检测。 让我们来消除这些小斑点： 32# perform a series of erosions and dilations 33closed =cv2.erode(closed, None, iterations =4) 34closed =cv2.dilate(closed, None, iterations =4) 我们这里所做的是首先进行4次腐蚀（erosion），然后进行4次膨胀（dilation）。腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素，以此来消除小斑点，而膨胀操作将使剩余的白色像素扩张并重新增长回去。 如果小斑点在腐蚀操作中被移除，那么在膨胀操作中就不会再出现。 经过我们这一系列的腐蚀和膨胀操作，可以看到我们已经成功地移除小斑点并得到条形码区域。 最后，让我们找到图像中条形码的轮廓： 36# find the contours in the thresholded image, then sort the contours 37# by their area, keeping only the largest one 38(cnts, _) =cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, 39 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 40c =sorted(cnts, key =cv2.contourArea, reverse =True)[0] 41 42# compute the rotated bounding box of the largest contour 43rect =cv2.minAreaRect(c) 44box =np.int0(cv2.cv.BoxPoints(rect)) 45 46# draw a bounding box arounded the detected barcode and display the 47# image 48cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3) 49cv2.imshow("Image", image) 50cv2.waitKey(0) 38~40行：幸运的是这一部分比较容易，我们简单地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确完成了图像处理步骤，这里应该对应于条形码区域。 43~44行：然后我们为最大轮廓确定最小边框 48~50行：最后显示检测到的条形码 正如你在下面的图片中所见，我们已经成功检测到了条形码：

[shiter]

http://blog.jobbole.com/80448/用 Python 和 OpenCV 检测图片上的条形码

[shiter]

哎，opencv做这些工作真的是现在变的没有一点技术含量了。。。。

[xiaohan11]

你的解决了吗，我也碰到这类问题了，求解。 qq：312505492

[gfjiangly]

你的解决了吗，我也碰到这类问题了，求解。 qq：2589606690

[aichongnanzi]

你的解决了吗，我也碰到这类问题了，求解，感激不尽！ qq 80298749

[meiqua]

最近刚好在搞类似的问题，我需要把二维码角上的定位符给识别出来，查了一圈也没找到好方法（也看过这个帖子）。后来我直接去读zxing的源码去了，把识别部分挖出来改成opencv + c++（qt）版的，总算是搞定了，现在回来给你个参考。你可以看看我写的代码，当然，只是把三个角中心跟大小提取出来，后面的透视变换你自己写写吧，也不难。 https://github.com/meiqua/cameraLoc 我也上传到了csdn，搜 ： 二维码定位符识别 csdn 下载

[皮皮00000000]

引用 9 楼 anchongnanzi 的回复:

你的解决了吗，我也碰到这类问题了，求解，感激不尽！ qq 80298749

引用 10 楼 meiqua 的回复:

最近刚好在搞类似的问题，我需要把二维码角上的定位符给识别出来，查了一圈也没找到好方法（也看过这个帖子）。后来我直接去读zxing的源码去了，把识别部分挖出来改成opencv + c++（qt）版的，总算是搞定了，现在回来给你个参考。你可以看看我写的代码，当然，只是把三个角中心跟大小提取出来，后面的透视变换你自己写写吧，也不难。 https://github.com/meiqua/cameraLoc 我也上传到了csdn，搜 ： 二维码定位符识别 csdn 下载

您好 我下载了 可是没有工程 不能运行 可以加qq聊么？1581054099

[meiqua]

引用 11 楼 qq_29058117 的回复:

[quote=引用 9 楼 anchongnanzi 的回复:] 你的解决了吗，我也碰到这类问题了，求解，感激不尽！ qq 80298749

引用 10 楼 meiqua 的回复:

最近刚好在搞类似的问题，我需要把二维码角上的定位符给识别出来，查了一圈也没找到好方法（也看过这个帖子）。后来我直接去读zxing的源码去了，把识别部分挖出来改成opencv + c++（qt）版的，总算是搞定了，现在回来给你个参考。你可以看看我写的代码，当然，只是把三个角中心跟大小提取出来，后面的透视变换你自己写写吧，也不难。 https://github.com/meiqua/cameraLoc 我也上传到了csdn，搜 ： 二维码定位符识别 csdn 下载

您好 我下载了 可是没有工程 不能运行 可以加qq聊么？1581054099[/quote] 不会吧，我运行的好好的，qt的工程文件是.pro后缀的那个。如果你还没解决可以加我qq聊：563714976

[大熊吃土豆]

先二值化

求取候选点 标志位

根据标志位得到第四个点 及外框

[此刻_101]

引用 13 楼 u013293750 的回复:

先二值化 求取候选点 标志位 根据标志位得到第四个点 及外框

请教楼上，求取候选点是怎么求得？

[乐只君子-sxz]

能否给个java 实现的版本呢？

[大熊吃土豆]

zxing,代码网上都有。检测标志位那些点 黑白黑白黑比率1：1：3：1：1

[Javen2019]

引用 13 楼 u013293750 的回复:

先二值化 求取候选点 标志位 根据标志位得到第四个点 及外框

请问这个候选点怎么求啊

[Javen2019]

引用 16 楼 u013293750 的回复:

zxing,代码网上都有。检测标志位那些点 黑白黑白黑比率1：1：3：1：1

能多问下吗，是什么代码啊，可否指点下

[qzxym]

需要一维码的解决，要求VB，可以付费，[e-mail]

[LHMD007]

这个简单，用开源库Zxing可以解决，或者用opencv识别其四个角点，然后经过简单的三角关系就可以得出它的位置信息

[京都盖饭小白领]

java版：https://github.com/techtickcn/QrLocation