OpenCV每日函數(shù)之BarcodeDetector類條碼檢測器

更新時間：2022年06月16日 11:24:13 作者：坐望云起

OpenCV在V4.5.3版本的contrib包中提供了一個barcode::BarcodeDetector類，用于條形碼的識別，這篇文章主要介紹了OpenCV每日函數(shù)?BarcodeDetector條碼檢測器,需要的朋友可以參考下

一、概述

OpenCV在V4.5.3版本的contrib包中提供了一個barcode::BarcodeDetector類，用于條形碼的識別。

二、類參考

1、函數(shù)原型

構造方法

cv::barcode::BarcodeDetector::BarcodeDetector	(	const std::string & 	prototxt_path = "",
const std::string & 	model_path = "" 
)

decode方法

bool cv::barcode::BarcodeDetector::decode	(	InputArray 	img,
InputArray 	points,
std::vector< std::string > & 	decoded_info,
std::vector< BarcodeType > & 	decoded_type 
)

detect方法

bool cv::barcode::BarcodeDetector::detect	(	InputArray 	img,
OutputArray 	points 
)

detectAndDecode方法

bool cv::barcode::BarcodeDetector::detectAndDecode	(	InputArray 	img,
std::vector< std::string > & 	decoded_info,
std::vector< BarcodeType > & 	decoded_type,
OutputArray 	points = noArray() 
)

2、參數(shù)詳解

img	包含條形碼的灰度或彩色 (BGR) 圖像。
decoded_info	UTF8 編碼的字符串輸出向量或字符串的空向量（如果代碼無法解碼）。
decoded_type	BarcodeType 的向量，指定這些條形碼的類型
points	找到的條形碼矩形的頂點的可選輸出向量。如果找不到，則為空。

支持的條形碼類型如下。

enum  	cv::barcode::BarcodeType {
  cv::barcode::NONE,
  cv::barcode::EAN_8,
  cv::barcode::EAN_13,
  cv::barcode::UPC_A,
  cv::barcode::UPC_E,
  cv::barcode::UPC_EAN_EXTENSION
}

三、OpenCV源碼

1、源碼路徑

opencv_contrib\modules\barcode\src\barcode.cpp

2、源碼代碼

bool BarcodeDetector::detect(InputArray img, OutputArray points) const
{
    Mat inarr;
    if (!checkBarInputImage(img, inarr))
    {
        points.release();
        return false;
    }
 
    Detect bardet;
    bardet.init(inarr);
    bardet.localization();
    if (!bardet.computeTransformationPoints())
    { return false; }
    vector<vector<Point2f>> pnts2f = bardet.getTransformationPoints();
    vector<Point2f> trans_points;
    for (auto &i : pnts2f)
    {
        for (const auto &j : i)
        {
            trans_points.push_back(j);
        }
    }
 
    updatePointsResult(points, trans_points);
    return true;
}
 
bool BarcodeDetector::decode(InputArray img, InputArray points, vector<std::string> &decoded_info,
                             vector<BarcodeType> &decoded_type) const
{
    Mat inarr;
    if (!checkBarInputImage(img, inarr))
    {
        return false;
    }
    CV_Assert(points.size().width > 0);
    CV_Assert((points.size().width % 4) == 0);
    vector<vector<Point2f>> src_points;
    Mat bar_points = points.getMat();
    bar_points = bar_points.reshape(2, 1);
    for (int i = 0; i < bar_points.size().width; i += 4)
    {
        vector<Point2f> tempMat = bar_points.colRange(i, i + 4);
        if (contourArea(tempMat) > 0.0)
        {
            src_points.push_back(tempMat);
        }
    }
    CV_Assert(!src_points.empty());
    vector<Mat> bar_imgs = p->initDecode(inarr, src_points);
    BarDecode bardec;
    bardec.init(bar_imgs);
    bardec.decodeMultiplyProcess();
    const vector<Result> info = bardec.getDecodeInformation();
    decoded_info.clear();
    decoded_type.clear();
    bool ok = false;
    for (const auto &res : info)
    {
        if (res.format != NONE)
        {
            ok = true;
        }
 
        decoded_info.emplace_back(res.result);
        decoded_type.emplace_back(res.format);
    }
    return ok;
}
 
bool
BarcodeDetector::detectAndDecode(InputArray img, vector<std::string> &decoded_info, vector<BarcodeType> &decoded_type,
                                 OutputArray points_) const
{
    Mat inarr;
    if (!checkBarInputImage(img, inarr))
    {
        points_.release();
        return false;
    }
    vector<Point2f> points;
    bool ok = this->detect(img, points);
    if (!ok)
    {
        points_.release();
        return false;
    }
    updatePointsResult(points_, points);
    decoded_info.clear();
    decoded_type.clear();
    ok = this->decode(inarr, points, decoded_info, decoded_type);
    return ok;
}

四、效果圖像示例

參考代碼，opencvsharp版本的需要打開barcode并重新編譯，所以使用c++代碼進行示例。

cv::Mat mata = cv::imread("barcode.png");
cv::barcode::BarcodeDetector barcode;
std::vector<string> info;
std::vector<cv::barcode::BarcodeType> type;
Mat points;
barcode.detectAndDecode(mata, info, type, points);

識別結果，可以看到第一個和第三個識別結果正確，不知道是否是放在一起的原因，下面把另外兩個裁剪出來識別看看。