在我們識(shí)別條碼的過(guò)程里，首先要找到條碼所在的區(qū)域，那么怎么樣來(lái)找到這個(gè)條碼的區(qū)域呢？如果仔細(xì)地觀察條碼，會(huì)發(fā)現(xiàn)條碼有一個(gè)特性，就是水平的梯度和垂值的梯度會(huì)不一樣，如果進(jìn)行相減，會(huì)發(fā)現(xiàn)差值比較大。如果其它位置的圖像一般不會(huì)這樣。利用這個(gè)特性，就可以把條碼所在區(qū)域求出來(lái)。

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演示的代碼如下：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#9073204@qq.com
#
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
 
#讀取圖片
img = cv2.imread('barcode6.jpg')
#
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray', gray)
 
gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_32F, dx=0, dy=1, ksize=-1)
 
gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)
gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)
cv2.imshow('gradient', gradient)
 
blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
(_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('thresh', thresh)
 
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
 
closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)
cv2.imshow('closed', closed)
 
cnts,hierarchy = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
	cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0]
 
#找大的邊框
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
 
# 畫(huà)一個(gè)找到的方框
cv2.drawContours(img, [box], -1, (0, 255, 0), 3)
  
cv2.imshow('img', img)
 
#
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

當(dāng)前題目：在OpenCV里實(shí)現(xiàn)條碼區(qū)域識(shí)別的方法示例-創(chuàng)新互聯(lián)
URL地址：http://www.chinadenli.net/article36/ccicpg.html

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