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我正在尝试使用 OpenCV 2.4.5 和 Visual Studio 2010 Express 创建简单的一维条码阅读器。

到目前为止，这是我的代码：

//define Image path:
char* imageName = "D:\\Barcode Reader\\test3.jpg";
cv::Mat src = cv::imread(imageName);

if( !src.data )
{ return -1; }

//convert image to grayscale img:    
cv::Mat gray_image;
cvtColor (src, gray_image, CV_BGR2GRAY);

unsigned char color;
unsigned char next_black_color = 0;
unsigned char next_white_color = 0;
int buffer[500];

float factor = (float)gray_image.cols / (float)required_width;

//start to search for pixels from left to right (in the middle of the img):
unsigned char *position  = gray_image.ptr(gray_image.rows/2,0);

//iterate through the whole image length:
for (int col = 1; col <= gray_image.cols; col++)
{   
//...and store the pixel value in color variable for possible output (which would be like 0-127 for black colors and 127-255 for white colors:
    color = *position;
    position++;
//check the pixel value ( < 127 everything bellow has dark color):
    if (color < 127)
{
//...and after each position checked, go to next pixel and save the number of occurences of black pixels:

        next_black_color++;
        buffer[col] = next_black_color;
        std::cout << col << ": " << buffer[col] << " ";
}
else
{
//set the counter variable to null for the next occurence of black pixel:
        next_black_color = 0;
}
//the same goes for white pixels:
    if (color > 127)
{   
    next_white_color++;
    buffer[col] = next_white_color;
    std::cout << col << ": " << buffer[col] << " ";
}
else
{
    next_white_color = 0;
}
}

//show the results:
std::cout<<" Number of pixels in width = " << src.cols << std::endl <<
"Number of pixels in height = " << src.rows << std::endl;

cv::imshow("Normal Image", src);
cv::imshow("Gray Image", gray_image);

cv::waitKey(0);

return 0;

测试图像是 100x100px 图像，具有以下顺序的黑白像素（描述为二进制代码以便更好地理解：1=黑色，0=白色） 10100<..白色像素..>00101

我做这个的原因很简单...

假设我有一个 81 像素长的 UPC 条形码。但是，我加载的图像长度超过 1000 像素。

要应用检测并将加载的图像与 UPC 模式进行比较，我必须先缩放加载的图像以正确的像素值。（我使用“缩放”这个词......因为如果我只是“调整”我的图像......它会切断 919 个像素，使得检测变得不可能。）

  • 我知道加载的图像是 UPC 模式的 12,34 因子（接近 12 ......我现在不关心正确的值......我只关心此刻的实现...... )

    • 因此，为了实现缩放，我必须计算每个黑白像素的出现次数，将其保存在一个数组中，然后将其除以我的因子以获得缩放值。

使用此实现时，我面临以下问题：

事件将按以下方式存储：

____[Array]____
Position | Occurence
1 ......... 1 (First position with first black pixel)
2 ......... 1 (white)
3 ......... 1 (black)
4 ......... 1 (white pixels until next black pixel appears..)
5 ......... 2 (___Problem here!___ ... should be 94!)
6 ......... 3          .
. ......... .          .
100 ....... 100(end)

但它应该是：

____[Array]____
Position | Occurence
1 ......... 1  (First position with first black pixel)
2 ......... 1  (white)
3 ......... 1  (black)
4 ......... 94 (count all white pixels until black appears again)
5 ......... 1  (black)
6 ......... 1  (white)
7 ......... 1  (black) -> end

我希望我提供答案所需的足够信息。

请帮我纠正我的代码。最好的问候 Ondrej

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1 回答 1

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我认为你应该重做你的 for 循环。这是正确的，但太复杂了。您的代码的问题出在这一行：

buffer[col] = next_black_color;

变量col总是在增加，因此更新的颜色计数被添加到数组中的新槽中。在您的示例中，位置 5 处不能有 97，因为给定您的代码，在位置 5 处，您只处理了 5 个像素。

您的代码的另一个小问题是，您有两个互斥条件。if color < 127 and color > 127。首先，如果 color < 127，则 else 表示 color >=127。等号很重要！如果所有颜色都是 127，您的代码将失败。

以下是算法的粗略草图：

int arr[] = {0,0,180,180,180,180,180,180,180,180,180,0,0,0};
int size = 14;

bool last_dark = false;
bool current_dark = false;

if(arr[0] < 127){
    last_dark = true;
}

int counter = 0;
for(int i = 0; i < size; i++){
    if(arr[i] < 127){
        current_dark = true;
    } else {
        current_dark = false;
    }

            // is current pixel same shade as last?
    if(last_dark == current_dark){
        counter++;
    } else {
        cout << counter << endl;
        counter = 1; // the last color is already processed
    }
    last_dark = current_dark;
}
    // following line is important to get the last count
cout << counter << endl;

绝不是完整的。您将不得不适应您的需求。在 last if 中，我们不能直接比较 last 和 current 的值，因为 120 和 12 都是暗的，但不是相同的值。在您的代码中，将 cout 替换为适当的向量分配，并且不要忘记循环之外的那个。;)

问候，

诺瓦乔

于 2013-05-22T14:26:40.867 回答