Программа чтения штрих-кодов: штрих-код Методы идентификации

Question

Я новичок в обработке изображений, и я хочу идентифицировать QRCode на изображении. На самом деле есть три шаблона искателя, и сначала мне нужно их найти.

Итак, я пробовал некоторые методы, сначала связанные с бинаризацией, но когда изображение имеет тени и сильную разницу в освещении, тогда трудно создать хорошее двоичное изображение. На самом деле адаптивная функция зависит от размера скользящего окна, что может быть плохо для больших штрих-кодов. Поэтому, даже если я создаю хороший двоичный образ, вы можете предложить мне методы поиска шаблона искателя штрих-кода и самого штрих-кода. Самый простой способ, если мы говорим о QRCode, состоит в том, чтобы найти все контуры изображения и выбрать те, которые имеют квадратную форму и внутри двух прямоугольных контуров внутри.

Также существует другой способ сканирования каждой горизонтальной линии изображения для поиска правильного шаблона искателя, это зависит от того, насколько хорошо было создано двоичное изображение.

Итак, я вижу способ решения этой проблемы, но я хочу знать, есть ли другие методы поиска шаблонов искателя штрих-кода? Я думаю, что сопоставление образцов здесь не очень хорошо. Можете ли вы также предложить хороший метод бинаризации, который не зависит от освещения. Я пробовал много адаптивных методов бинаризации порога, но у них есть общая проблема, если изображение содержит большой черный квадрат, тогда двоичное изображение будет иметь не целый квадрат, а квадрат с некоторыми частями белого цвета в середине квадрата, это потому что размер скользящего окна в методе адаптивного порога невелик.

Answer 1

Вы можете посмотреть на метод, используемый ZXing: http://code.google.com/p/zxing/source/browse/trunk под сердцевиной/SRC/COM/Google/ZXing/QRCode/Detector.java

В основном это выглядит по изображению для черно-бело-черно-бело- черный примерно в 1: 1: 3: 1: 1. Если угол поворота не будет около 45, 135, 225 или 315 градусов, и если код не будет сильно искажен, этот метод найдет шаблон искателя. Затем он перекрестно проверяет пару способов - выглядит вертикально в этой точке изображения, чтобы подтвердить, что он также находит такой шаблон. Он также имеет несколько проверок, чтобы выкинуть ложные срабатывания, а затем определить, какой шаблон является тем.

Answer 2

Вы также можете попробовать пороговый гистерезис со скоростью изменения управления. Вот ссылка на нормальный Threshold Hysteresis. Установите для первого порога типичное белое значение. Установите второй порог меньше минимального белого значения в углах.

Разница в том, что вы хотите проверить разницу между пикселями для всех значений между первым и вторым пороговым значением. В идеале, если разница положительная, тогда действуйте нормально. Но если это отрицательно, вы хотите только порог, если разница небольшая.

Это позволит компенсировать изменения освещения, но будет игнорировать большие изменения между фоном и штрих-кодом. Конечным результатом является изображение двоичного объекта, а не изображение краев. Также нет адаптивного окна для правильной настройки размера.