基于Zbar条形码图像识别的实现

本文是基于Zbar开源条形码识别开发包,使用VC++开发工具和Open CV,进行条形码图像的识别,介绍了条码码识别常用的两种方法和条形码图像识别要解决的两个关键问题。详细讲述了基于Zbar条形码图像识别的具体实现步骤:开发工具环境的设置、条形码图像的获取、条形码图像的预处理、条形码图像的识别四个步骤,重点是Zbar开发工具的实现方法。

改进二值化算法在QR码识别中的应用

针对模糊、光照不均情况下获得的低质量QR码难以识别的问题,设计一种低质量QR码识别算法,包括加权平均值法灰度化、中值滤波算法降噪、二值化、基于位置探测图形定位、基于透视变换法的旋转矫正,以及基于Zbar开源库的译码算法等。重点研究针对模糊、光照不均QR码图像的二值化算法,提出一种基于Bernsen算法思想的改进算法,将全局阈值引入该算法中,实现对图像的二值化处理。在VS2010环境下基于Opencv2.4.9图像处理库对识别算法进行验证,结果表明,通过该算法得到的QR码图像完整且噪声少,有效克服了低质量QR码的影响,提高了图像识别率,具有一定的实用性。

基于图像的工业在线条码识别算法研究

条码技术是一种自动识别技术,其应用范围越来越广。针对工业生产线上条形码识别问题,首先介绍了几种常见的条形码,分析了工业中用于标识与跟踪的Code128条形码的结构、编码原理和译码方法。基于工业生产检测中常见噪声条形码和模糊条形码的特点,对条码图像进行图像裁剪、图像灰度化和图像形态学处理等预处理后,选用灰度形态学的腐蚀算法将条形码条中的间隙腐蚀掉,使其变为连续的线状,以便于后期条码识别,并借助第三方库Zbar完成条形码识别。实验验证了该方法的有效性。

基于深度学习的条码识别算法

本文根据当今物流系统中对快递面单上条形码进行识别的需要,设计了一个基于深度学习的快递单面条形码识别算法。该算法通过对摄像头采集到的原始图像进行智能处理及识别,读取出包裹的快递单号信息,并应用于高校快递智能服务系统。该算法包含条形码定位以及条形码识别两部分。为了提高算法效率,本论文采用结构最简洁,推理速度最快的Yolov5s模型来完成对条形码的定位,首先使用Yolov5s框选出条形码所在位置,输出边框选中的部分,再使用OpenCV的最小外接矩形方法得到图片的偏转角度,然后使用仿射变换对存在偏转的图像进行矫正,最后使用解码器对条形码进行解码,并以字符串的形式输出解码出的内容,实现对快递面单上条形码的定位与识别。通过真实环境下的测试得出,Yolov5s条形码检测模型的mAP值为99.67%,测试精度为93.64%,较好地达成了实验目的。

基于STM32的烟条二维码解码系统应用设计

文章主要研究基于STM32微处理器解码烟条二维码的设计方法。阐述了以STM32F407型微处理器为核心的硬件电路设计原理,基于C语言的软件模块化编程思路,剖析二维码解码算法解析的步骤,分析烟条二维码解码结果。现场应用结果表明,系统满足烟草系统中烟条二维码解码设计要求,提高对二维码的识别速率,具有较高的应用价值。

基于机器视觉的智能快递分拣系统设计

阐述基于机器视觉的智能快递分拣系统设计,包括系统机械结构、硬件电路、控制算法,探讨摄像头支架的安装与固定的优化,以模块形式的分类,主板、接口电路、电机驱动模块的设计。系统通过合理设计,实现了快递物品信息的识别处理,自动分拣,具有便捷灵活的优点。