這篇博文的目的是應用計算機視覺和圖像處理技術，展示一個條形碼檢測的基本實現。我所實現的算法本質上基於StackOverflow 上的這個問題，浏覽代碼之後，我提供了一些對原始算法的更新和改進。
首先需要留意的是，這個算法並不是對所有條形碼有效，但會給你基本的關於應用什麼類型的技術的直覺。
假設我們要檢測下圖中的條形碼：
圖1：包含條形碼的示例圖片
現在讓我們開始寫點代碼，新建一個文件，命名為detect_barcode.py，打開並編碼：
1 # import the necessary packages
2 import numpy as np
3 import argparse
4 import cv2
5
6 # construct the argument parse and parse the arguments
7 ap = argparse.ArgumentParser()
8 ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "path to the image file")
9 args = vars(ap.parse_args())
我們首先做的是導入所需的軟件包，我們將使用NumPy做數值計算，argparse用來解析命令行參數，cv2是OpenCV的綁定。
然後我們設置命令行參數，我們這裡需要一個簡單的選擇，–image是指包含條形碼的待檢測圖像文件的路徑。
現在開始真正的圖像處理：
11 # load the image and convert it to grayscale
12 image = cv2.imread(args["image"])
13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
14
15 # compute the Scharr gradient magnitude representation of the images
16 # in both the x and y direction
17 gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.cv.CV_32F, dx = 1, dy = 0, ksize = -1)
18 gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.cv.CV_32F, dx = 0, dy = 1, ksize = -1)
19
20 # subtract the y-gradient from the x-gradient
21 gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)
22 gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)
12~13行：從磁盤載入圖像並轉換為灰度圖。
17~18行：使用Scharr操作（指定使用ksize = -1）構造灰度圖在水平和豎直方向上的梯度幅值表示。
21~22行：Scharr操作之後，我們從x-gradient中減去y-gradient，通過這一步減法操作，最終得到包含高水平梯度和低豎直梯度的圖像區域。
上面的gradient表示的原始圖像看起來是這樣的：
圖:2：條形碼圖像的梯度表示
注意條形碼區域是怎樣通過梯度操作檢測出來的。下一步將通過去噪僅關注條形碼區域。
?24 # blur and threshold the image
25 blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
26 (_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)
25行：我們要做的第一件事是使用9*9的內核對梯度圖進行平均模糊，這將有助於平滑梯度表征的圖形中的高頻噪聲。
26行：然後我們將模糊化後的圖形進行二值化，梯度圖中任何小於等於255的像素設為0（黑色），其余設為255（白色）。
模糊並二值化後的輸出看起來是這個樣子：
圖3：二值化梯度圖以此獲得長方形條形碼區域的粗略近似
然而，如你所見，在上面的二值化圖像中，條形碼的豎槓之間存在縫隙，為了消除這些縫隙，並使我們的算法更容易檢測到條形碼中的“斑點”狀區域，我們需要進行一些基本的形態學操作：
28 # construct a closing kernel and apply it to the thresholded image
29 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7))
30 closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
29行：我們首先使用cv2.getStructuringElement構造一個長方形內核。這個內核的寬度大於長度，因此我們可以消除條形碼中垂直條之間的縫隙。
30行：這裡進行形態學操作，將上一步得到的內核應用到我們的二值圖中，以此來消除豎槓間的縫隙。
現在，你可以看到這些縫隙相比上面的二值化圖像基本已經消除：
圖4：使用形態學中的閉運算消除條形碼豎條之間的縫隙
當然，現在圖像中還有一些小斑點，不屬於真正條形碼的一部分，但是可能影響我們的輪廓檢測。
讓我們來消除這些小斑點：
32 # perform a series of erosions and dilations
33 closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4)
34 closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)
我們這裡所做的是首先進行4次腐蝕（erosion），然後進行4次膨脹（dilation）。腐蝕操作將會腐蝕圖像中白色像素，以此來消除小斑點，而膨脹操作將使剩余的白色像素擴張並重新增長回去。
如果小斑點在腐蝕操作中被移除，那麼在膨脹操作中就不會再出現。
經過我們這一系列的腐蝕和膨脹操作，可以看到我們已經成功地移除小斑點並得到條形碼區域。
圖5：應用一系列的腐蝕和膨脹來移除不相關的小斑點
最後，讓我們找到圖像中條形碼的輪廓：
36 # find the contours in the thresholded image, then sort the contours
37 # by their area, keeping only the largest one
38 (cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
39 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
40 c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0]
41
42 # compute the rotated bounding box of the largest contour
43 rect = cv2.minAreaRect(c)
44 box = np.int0(cv2.cv.BoxPoints(rect))
45
46 # draw a bounding box arounded the detected barcode and display the
47 # image
48 cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3)
49 cv2.imshow("Image", image)
50 cv2.waitKey(0)
38~40行：幸運的是這一部分比較容易，我們簡單地找到圖像中的最大輪廓，如果我們正確完成了圖像處理步驟，這裡應該對應於條形碼區域。
43~44行：然後我們為最大輪廓確定最小邊框
48~50行：最後顯示檢測到的條形碼
正如你在下面的圖片中所見，我們已經成功檢測到了條形碼：
圖6：成功檢測到示例圖像中的條形碼
下一部分，我們將嘗試更多圖像。
成功的條形碼檢測
要跟隨這些結果，請使用文章下面的表單去下載本文的源碼以及隨帶的圖片。
一旦有了代碼和圖像，打開一個終端來執行下面的命令：
$ python detect_barcode.py --image images/barcode_02.jpg
圖7：使用OpenCV檢測圖像中的一個條形碼
檢測椰油瓶子上的條形碼沒有問題。
讓我們試下另外一張圖片：
$ python detect_barcode.py --image images/barcode_03.jpg
圖8：使用計算機視覺檢測圖像中的一個條形碼
我們同樣能夠在上面的圖片中找到條形碼。
關於食品的條形碼檢測已經足夠了，書本上的條形碼怎麼樣呢：
$ python detect_barcode.py --image images/barcode_04.jpg
圖9：使用Python和OpenCV檢測書本上的條形碼
沒問題，再次通過。
那包裹上的跟蹤碼呢？
$ python detect_barcode.py --image images/barcode_05.jpg
圖10：使用計算機視覺和圖像處理檢測包裹上的條形碼
我們的算法再次成功檢測到條形碼。
最後，我們再嘗試一張圖片，這個是我最愛的意大利面醬—饒氏自制伏特加醬（Rao’s Homemade Vodka Sauce）:
$ python detect_barcode.py --image images/barcode_06.jpg
圖11：使用Python和Opencv很容易檢測條形碼
我們的算法又一次檢測到條形碼！
總結
這篇博文中，我們回顧了使用計算機視覺技術檢測圖像中條形碼的必要步驟，使用Python編程語言和OpenCV庫實現了我們的算法。
算法概要如下：
需要注意的是，該方法做了關於圖像梯度表示的假設，因此只對水平條形碼有效。
如果你想實現一個更加魯棒的條形碼檢測算法，你需要考慮圖像的方向，或者更好的，應用機器學習技術如Haar級聯或者HOG + Linear SVM去掃描圖像條形碼區域。
源碼下載：
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免費下載地址在 http://linux.linuxidc.com/
用戶名與密碼都是www.linuxidc.com
具體下載目錄在 /2015年資料/8月/9日/用 Python 和 OpenCV 檢測圖片上的條形碼/
下載方法見 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-07/87684.htm
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