PAGE
PAGE1
PAGE
PAGE2
视觉条码检测算法的创新性探索
摘要
随着现代科技水平的日益发达以及人类社会文明的迅速进步，条码逐渐成为了生活中重要的一部分。条码已以其简洁便捷的数据读取录入方法，以及精确快捷的编码效果，已日益深入人类的日常生产中。目前，对一维条码的识别主要依赖于条形码扫描器。利用将传统激光扫描仪对准并接近条码，来人工地完成条形码解码与识别输入。人工录入过程中可能会出现质量较差、易出现失真。因此，需要一个可靠快速的条码识别算法。
本文针对条码检测采用了深度学习检测条码的位置，对于背景复杂的图像也能够很好的识别出条码的位置。首先需要收集数据，对收集好的数据进行标注，通过Yolov3对标注好的数据训练出一个识别条码的模型，通过OpenCv加载模型来识别条码的位置。通过深度学习检测条码，能够比传统方法检测条码位置更准确一些。
对于条码识别，采用了ZBar识别条形码，先对识别出条码的区域先进行了Hough检测，通过检测出条码的角度，再用仿射变换将条码旋转成横向或者竖向放置，因为ZBar对具有一定倾斜角度的条码识别效果不佳，所以先将条码变换一下角度在进行识别。从实验结果看，本文方法能够有效增强ZBar的识别率。
关键词：复杂背景图像；条码位置检测；Hough直线检测；ZBar
ImageBasedStudiesonRecognitionMethodsofBarCode
Abstract
Withtheincreasinglydevelopedlevelofmoderntechnologyandtherapidprogressofhumansocialcivilization,barcodehasgraduallybecomeanimportantpartoflife.Withitssimpleandconvenientdatareadingandentrymethod,aswellasaccurateandfastcodingeffect,barcodehasincreasinglypenetratedintothedailyproductionofhumanbeings.Atpresent,therecognitionof1Dbarcodesmainlyreliesonbarcodescanners.Thebarcodeismanuallydecodedandenteredusingatraditionallaserscanneralignedandclosetothebarcode.Themanualentryprocesscanbeofpoorqualityandpronetodistortion.Therefore,areliableandfastbarcoderecognitionalgorithmisneeded.
Inthispaper,deeplearningisusedtodetectthepositionofbarcodeforbarcodedetection,andthepositionofbarcodecanbewellrecognizedevenforimageswithcomplexbackground.Firstly,weneedtocollectdata,annotatethecollecteddata,trainamodeltorecognizethebarcodebyYolov3ontheannotateddata,andloadthemodelbyOpenCvtorecognizethebarcodeposition.Bydetectingbarcodesthroughdeeplearning,itisabletodetectbarcodepositionsabitmoreaccuratelythantraditionalmethods.
Forbarcoderecognition,ZBarisusedtorecognizebarcodes.Houghdetectionisperformedontherecognizedbarcodeareafirst,andthebarcodeisrotate