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基于图像形态学处理和模板匹配的条形码数字检测和识别算法是一种自动识别条形码中数字的算法。该算法主要包含两个步骤：检测和识别。条码检测是一个技术过程，通过该过程,可以确定条码符号是否符合该符号规范。例如在某一具体的应用中，条码符号的参数应该遵循应用标准的要求。128码就是一个例子，统一代码委员会和国际物品编码协会为了在其系统中应用该代码，对其代码的格式、长度和数据内容的结构都作了近一步的规定。对于UCC/EAN-128码的检测，不但要看其是否符合128码的符号规范，而且其长度等参数要符合EAN-UCC的要求。
一、条形码数字检测
图像预处理
在图像中，条形码数字经常会被噪声、阴影、光照不均等问题所干扰，因此，在数字检测之前需要进行预处理。预处理通常包括滤波、平滑、增强对比度等操作，以便更好地提取条形码数字。
二值化处理
为了能够更清晰地分辨出条形码中的数字，我们需要将图像进行二值化处理。二值化处理将图像中的像素值分为两个级别：黑色和白色。在条形码图像中，条纹和空白的颜色通常差异较大，因此可以通过二值化将它们明显地区分开来。
形态学处理
形态学处理是一种用于图像分析的方法，它可以用来消除噪声、连接断开的线条等。在条形码数字检测中，我们通常使用形态学腐蚀和膨胀操作来处理二值化后的图像。腐蚀操作可以消除图像中的细小噪声，而膨胀操作则可以将断裂的线条连接起来。
模板匹配
模板匹配是一种基于图像相似性的搜索算法，它用于在目标图像中找到与模板图像相似的区域。在条形码数字检测中，我们可以将每个数字都制作成一个模板，然后使用模板匹配来在二值化后的图像中寻找与模板相似的区域。找到的相似区域就是我们要检测的条形码数字。
二、条形码数字识别
特征提取
在识别条形码数字之前，我们需要先从检测到的数字中提取出特征。特征提取的方法有很多种，例如矩方法、小波变换等。在条形码数字识别中，我们通常使用基于形状的特征，例如宽度、长度、面积等。
分类器设计
分类器是一种用于分类的算法，它可以根据输入的特征进行分类。在条形码数字识别中，我们通常使用神经网络、支持向量机等分类器。这些分类器可以自动学习和识别不同类型的特征，从而实现条形码数字的自动识别。
分类与识别
最后，我们将提取出的特征输入到分类器中进行分类和识别。分类器会根据特征进行分类，并输出识别结果。如果输出结果与实际结果不一致，则需要调整分类器或者重新设计特征提取方法，以便提高识别准确率。
综上所述，基于图像形态学处理和模板匹配的条形码数字检测和识别算法是一种有效的自动识别方法。该算法通过预处理、二值化处理、形态学处理、模板匹配等步骤实现条形码数字的检测，并通过特征提取、分类器设计等步骤实现数字的识别。该算法具有较高的准确率和鲁棒性，可以广泛应用于条形码识别领域。
三、部分核心程序
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temp = a_hist(max_1);
a_hist(max_1) = 0;
k = 0;
for i=1:n
if k<a_hist(hist_max(i))
k = a_hist(hist_max(i));
max_2 = hist_max(i);
end
end
a_hist(max_1) = temp;
if max_1>max_2
k = max_1;
max_1 = max_2;
max_2 = k;
end
T = max_1;
k = a_hist(max_1);
for i=max_1:max_2
if k>a_hist(i)
k = a_hist(i);
T = i;
end
end
[m,n] = size(bar_Gray); %求灰度图的大小
for i=1:m %对图像进行二值化处理
for j=1:n
if bar_Gray(i,j)>T %选择适当的阈值进行二值化处理
bar_10(i,j) = 1;
else
bar_10(i,j) = 0;
end
end
end
%imshow(bar_10);
l = 0; %检测59根条形码
for i=1:m
k = 1;
l = l+1;
for j=1:n-1
if bar_10(i,j)~=bar_10(i,j+1) %比较同一行相邻两点的颜色是否一致
%bar_x(l,k) = i;
bar_y(l,k) = j; %记录转折点的纵坐标
k = k+1; %准备记录下一个数据点
end
if k>61 %点数大于60，该行应该删掉
l = l-1;
break
end
end
if k<61 %点数小于60，该行应该删掉
l = l-1;
end
end
[m,n] = size(bar_y);
if m<=1 %查看条形码是否有效
code = '0';
fprintf(1,'GameOver!\n');
return
end
for i=1:m %计算每根条形码的宽度
for j=1:n-1
bar_num(i,j) = bar_y(i,j+1) - bar_y(i,j);
if bar_num(i,j)<0
bar_num(i,j) = 0;
end
end
end
bar_sum = sum(bar_num)/m; %求每根条形码宽度的平均值
k = 0;
for i=1:59 %计算59根条形码的总宽度
k = k + bar_sum(i);
end
k = k/95; %计算单位条形码的宽度
for i=1:59 %计算每根条形码所占位数
bar_int(i) = round(bar_sum(i)/k);
end
k = 1;
for i=1:59 %将条形码转换成二进制数
if rem(i,2)
for j=1:bar_int(i) %黑色条用1表示
bar_01(k) = 1;
k = k+1;
end
else
for j=1:bar_int(i) %白色条用0表示
bar_01(k) = 0;
k = k+1;
end
end
end
if ((bar_01(1)&&~bar_01(2)&&bar_01(3))... %判断起始符是否正确
&&(~bar_01(46)&&bar_01(47)&&~bar_01(48)&&bar_01(49)&&~bar_01(50))... %判断中间分隔符是否正确
&&(bar_01(95)&&~bar_01(94)&&bar_01(93))) %判断终止符是否正确
l = 1;
for i=1:6 %将左侧42位二进制数转换为十进制数
bar_left(l) = 0;
for k=1:7
bar_left(l) = bar_left(l)+bar_01(7*(i-1)+k+3)*(2^(7-k));
end
l = l+1;
end
l = 1;
for i=1:6 %将右侧42位二进制数转换为十进制数
bar_right(l) = 0;
for k=1:7
bar_right(l) = bar_right(l)+bar_01(7*(i+6)+k+1)*(2^(7-k));
k = k-1;
end
l = l+1;
end
end
num_bar = '';
num_first = 0;
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up2197四、MATLAB仿真结果
