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在我们识别条码的过程里,首先要找到条码所在的区域,那么怎么样来找到这个条码的区域呢?如果仔细地观察条码,会发现条码有一个特性,就是水平的梯度和垂值的梯度会不一样,如果进行相减,会发现差值比较大。如果其它位置的图像一般不会这样。利用这个特性,就可以把条码所在区域求出来。
演示的代码如下:
#python 3.7.4,opencv4.1 #蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 #9073204@qq.com # import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #读取图片 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] #找最大的边框 rect = cv2.minAreaRect(c) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 画一个找到的方框 cv2.drawContours(img, [box], -1, (0, 255, 0), 3) cv2.imshow('img', img) # cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
结果输出如下:
转换为灰度图
X轴梯度减去Y轴梯度求绝对值
经过阈值处理后的图片
经过形态学处理后的图片
最后的输出结果
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月05日
2024年11月05日
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