使用pyzbar读取python中的模糊条形码

Question

我一直在尝试从使用 Python 和 pyzbar 的图像中读取一些条形码。不幸的是，图像是在几个限制下从几英尺远的地方拍摄的，我无法将相机移动或放大得更近。是否可以使用任何现有的 Python 库读取如此模糊的条形码？

到目前为止，我已经尝试了一些预处理，包括阈值处理、锐化、应用垂直闭合过滤器和维纳过滤，但似乎都没有帮助。我可能是在寻求奇迹，但如果您有任何建议，我将不胜感激。

代码（注释部分是我尝试过但没有成功的预处理方法）：

import numpy as np
import cv2 as cv
from pyzbar import pyzbar

barcode_img = cv.imread('barcode_example.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)

# threshold
# (_, barcode_img) = cv.threshold(barcode_img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

# close
# barcode_img = cv.morphologyEx(barcode_img, cv.MORPH_CLOSE,
#                               cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 21)))

# sharpen
# barcode_img_blur = cv.GaussianBlur(barcode_img, (15, 1), 3)
# barcode_img = cv.addWeighted(barcode_img, 1.5, barcode_img_blur, -0.5, 0)

# wiener filter
# from skimage import img_as_float
# from skimage.restoration import wiener, unsupervised_wiener
# dim = 3
# psf = np.ones((dim, dim)) / dim ** 2
# barcode_img = wiener(barcode_img, psf, 1.0, clip=False)

barcodes = pyzbar.decode(barcode_img)
print(barcodes)

Answer 1

• 这不是最佳解决方案，如果您有任何改进，请与我们分享，以便我们大家学习。
• 所以根据一些统计数据，知道它是一个条形码，所以有一个垂直的黑色区域来表示每个条，所以我对行进行了求和，并根据求和平均值附近的经验值对整个图像进行了阈值处理，我解决了这种方式的问题：

#========================
# Import Libraies
#========================
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt 
from pyzbar import pyzbar

#------------------------
# Read Image
#========================
img = cv.imread('barcode_example.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)

# #------------------------
# # Morphology
# #========================
# # Closing
# #------------------------
closed = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 21)))

# #------------------------
# # Statistics
# #========================
print(img.shape)
dens = np.sum(img, axis=0)
mean = np.mean(dens)
print(mean)

#------------------------
# Thresholding
#========================
thresh = closed.copy()
for idx, val in enumerate(dens):
    if val< 10800:
        thresh[:,idx] = 0

(_, thresh2) = cv.threshold(thresh, 128, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

#------------------------
# plotting the results
#========================
plt.figure(num='barcode')

plt.subplot(221)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original')
plt.axis('off')

plt.subplot(224)
plt.imshow(thresh, cmap='gray')
plt.title('Thresholded')
plt.axis('off')

plt.subplot(223)
plt.imshow(thresh2, cmap='gray')
plt.title('Result')
plt.axis('off')

plt.subplot(222)
plt.hist(dens)
plt.axvline(dens.mean(), color='k', linestyle='dashed', linewidth=1)
plt.title('dens hist')

plt.show()

#------------------------
# Printing the Output
#========================
barcodes = pyzbar.decode(thresh2)
print(barcodes)

输出是： [Decoded(data=b'00004980072868003004', type='CODE128', rect=Rect(left=34, top=0, width=526, height=99), polygon=[Point(x=34, y=1), Point(x=34, y=99), Point(x=560, y=98), Point(x=560, y=0)])]