你将收获

掌握条形码识别原理

研读优秀代码

提高综合水平

适用人群

图像处理工程师、相关专业学生、希望编写实际图像处理项目的开发者

课程介绍

    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。

 

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