OpenCV条形码识别模块原理和代码精讲

本课程分享对由中国开发者提供的OpenCV条形码识别模块的原理和代码精讲。该模块借鉴“目标识别”领域先进理念，采用“定位-识别”二段模式，有效提高了自然环境下条码识别的准确率并保持了C++代码的高速度，相比较常用的zxing和zbar在准确率和识别速度上均有较大优势。更难得可贵的是在代码的实现过程中能够注意细节，在诸如“循环测试确定参数数值”“积分图的使用”“倾斜矩形纠偏”等处，均提供了思路清晰、弹性高的优质代码。作为一套通过了OpenCV官方的代码检验、解决一个常用领域内具体问题的模块，对于图像处理学习来说是难得可贵的。 逐条进行代码解读繁琐且低效，个人认为，在图像处理领域，能够运行和修改观察的代码对于学习研究至关重要。在理论剖析部分，也是由应用引导原理。同时做好知识的迁移和代码的复用工作。在这个过程中，创建针对性的实验非常重要。 课程内容分为4个部分： 一是基本配置，包括 · 条形码识别模块的安装使用 （cmake配置和OpenCV编译）; · 构建用于测试和代码阅读的环境； · 模块对官方数据集的测试； 二是条码定位，将详细讲解思路、原理和实现 知识迁移部分将简单说一下在毛发识别上的迁移： 三是条码识别，该部分内容会首先梳理框架，而后具体进行分析讲解 此外，我们将结合例子，将OpenCV的基础功能，包括积分图像、形态学变化、联通区域、透视变化等进行复习，加深理解。