这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术，展示一个条形码检测的基本实现。我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题，浏览代码之后，我提供了一些对原始算法的更新和改进。
首先需要留意的是，这个算法并不是对所有条形码有效，但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉。
假设我们要检测下图中的条形码：
图1：包含条形码的示例图片
现在让我们开始写点代码，新建一个文件，命名为detect_barcode.py，打开并编码：
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())
我们首先做的是导入所需的软件包，我们将使用NumPy做数值计算，argparse用来解析命令行参数，cv2是OpenCV的绑定。
然后我们设置命令行参数，我们这里需要一个简单的选择，–image是指包含条形码的待检测图像文件的路径。
现在开始真正的图像处理：
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：从磁盘载入图像并转换为灰度图。
17~18行：使用Scharr操作（指定使用ksize = -1）构造灰度图在水平和竖直方向上的梯度幅值表示。
21~22行：Scharr操作之后，我们从x-gradient中减去y-gradient，通过这一步减法操作，最终得到包含高水平梯度和低竖直梯度的图像区域。
上面的gradient表示的原始图像看起来是这样的：
图:2：条形码图像的梯度表示
注意条形码区域是怎样通过梯度操作检测出来的。下一步将通过去噪仅关注条形码区域。
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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：我们要做的第一件事是使用9*9的内核对梯度图进行平均模糊，这将有助于平滑梯度表征的图形中的高频噪声。
26行：然后我们将模糊化后的图形进行二值化，梯度图中任何小于等于255的像素设为0（黑色），其余设为255（白色）。
模糊并二值化后的输出看起来是这个样子：
图3：二值化梯度图以此获得长方形条形码区域的粗略近似
然而，如你所见，在上面的二值化图像中，条形码的竖杠之间存在缝隙，为了消除这些缝隙，并使我们的算法更容易检测到条形码中的“斑点”状区域，我们需要进行一些基本的形态学操作：
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：我们首先使用cv2.getStructuringElement构造一个长方形内核。这个内核的宽度大于长度，因此我们可以消除条形码中垂直条之间的缝隙。
30行：这里进行形态学操作，将上一步得到的内核应用到我们的二值图中，以此来消除竖杠间的缝隙。
现在，你可以看到这些缝隙相比上面的二值化图像基本已经消除：
图4：使用形态学中的闭运算消除条形码竖条之间的缝隙
当然，现在图像中还有一些小斑点，不属于真正条形码的一部分，但是可能影响我们的轮廓检测。
让我们来消除这些小斑点：
32 # perform a series of erosions and dilations 33 closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4) 34 closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)