c++ 基于opencv 识别、定位二维码

2023-07-04 13:03:03 75

前言

因工作需要，需要定位图片中的二维码；我遂查阅了相关资料，也学习了opencv开源库。通过一番努力，终于很好的实现了二维码定位。本文将讲解如何使用opencv定位二维码。

定位二维码不仅仅是为了识别二维码；还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位。定位二维码，不仅需要图像处理相关知识，还需要分析二维码的特性，本文先从二维码的特性讲起。

1二维码特性

二维码在设计之初就考虑到了识别问题，所以二维码有一些特征是非常明显的。

二维码有三个“回“”字形图案，这一点非常明显。中间的一个点位于图案的左上角，如果图像偏转，也可以根据二维码来纠正。

思考题：

为什么是三个点，而不是一个、两个或四个点。

一个点：特征不明显，不易定位。不易定位二维码倾斜角度。

两个点：两个点的次序无法确认，很难确定二维码是否放正了。

四个点：无法确定4个点的次序，从而无法确定二维码是否放正了。

识别二维码，就是识别二维码的三个点，逐步分析一下这三个点的特性

1每个点有两个轮廓。就是两个口，大“口”内部有一个小“口”，所以是两个轮廓。

2如果把这个“回”放到一个白色的背景下，从左到右，或从上到下画一条线。这条线经过的图案黑白比例大约为：黑白比例为1:1:3:1:1。

3如何找到左上角的顶点？这个顶点与其他两个顶点的夹角为90度。

通过上面几个步骤，就能识别出二维码的三个顶点，并且识别出左上角的顶点。

2使用opencv识别二维码

1）查找轮廓,筛选出三个二维码顶点

opencv一个非常重要的函数就是查找轮廓，就是可以找到一个图中的缩所有的轮廓，“回”字形图案是一个非常的明显的轮廓，很容易找到。

intQrParse::FindQrPoint(Mat&srcImg,vector>&qrPoint){
	//彩色图转灰度图
	Matsrc_gray;
	cvtColor(srcImg,src_gray,CV_BGR2GRAY);
	namedWindow("src_gray");
	imshow("src_gray",src_gray);
	//二值化
	Matthreshold_output;
	threshold(src_gray,threshold_output,0,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);
	Matthreshold_output_copy=threshold_output.clone();
	namedWindow("Threshold_output");
	imshow("Threshold_output",threshold_output);
	//调用查找轮廓函数
	vector>contours;
	vectorhierarchy;
	findContours(threshold_output,contours,hierarchy,CV_RETR_TREE,CHAIN_APPROX_NONE,Point(0,0));
	//通过黑色定位角作为父轮廓，有两个子轮廓的特点，筛选出三个定位角
	intparentIdx=-1;
	intic=0;
	for(inti=0;i
找到了两个轮廓的图元，需要进一步分析是不是二维码顶点，用到如下函数：
boolQrParse::IsQrPoint(vector&contour,Mat&img)
{
//最小大小限定
RotatedRectrotatedRect=minAreaRect(contour);
if(rotatedRect.size.height<10||rotatedRect.size.width<10)
returnfalse;

//将二维码从整个图上抠出来
cv::MatcropImg=CropImage(img,rotatedRect);
intflag=i++;

//横向黑白比例1:1:3:1:1
boolresult=IsQrColorRate(cropImg,flag);
returnresult;
}
黑白比例判断函数：
//横向和纵向黑白比例判断
boolQrParse::IsQrColorRate(cv::Mat&image,intflag)
{
boolx=IsQrColorRateX(image,flag);
if(!x)
returnfalse;
booly=IsQrColorRateY(image,flag);
returny;
}
//横向黑白比例判断
boolQrParse::IsQrColorRateX(cv::Mat&image,intflag)
{
intnr=image.rows/2;
intnc=image.cols*image.channels();

vectorvValueCount;
vectorvColor;
intcount=0;
ucharlastColor=0;

uchar*data=image.ptr(nr);
for(inti=0;i0)
color=255;

if(i==0)
{
lastColor=color;
count++;
}
else
{
if(lastColor!=color)
{
vValueCount.push_back(count);
count=0;
}
count++;
lastColor=color;
}
}

if(count!=0)
vValueCount.push_back(count);

if(vValueCount.size()<5)
returnfalse;

//横向黑白比例1:1:3:1:1
intindex=-1;
intmaxCount=-1;
for(inti=0;imaxCount)
{
index=i;
maxCount=vValueCount[i];
}
}
}

//左边右边都有两个值，才行
if(index<2)
returnfalse;
if((vValueCount.size()-index)<3)
returnfalse;

//黑白比例1:1:3:1:1
floatrate=((float)maxCount)/3.00;

cout<<"flag:"<
boolQrParse::IsQrRate(floatrate)
{
//大概比例不能太严格
returnrate>0.6&&rate<1.9;
}
2）确定三个二维码顶点的次序
 通过如下原则确定左上角顶点：二维码左上角的顶点与其他两个顶点的夹角为90度。
//pointDest存放调整后的三个点，三个点的顺序如下
//pt0----pt1
//
//pt2
boolQrParse::AdjustQrPoint(Point*pointSrc,Point*pointDest){
	boolclockwise;
	intindex1[3]={
		2,1,0
	}
	;
	intindex2[3]={
		0,2,1
	}
	;
	intindex3[3]={
		0,1,2
	}
	;
	for(inti=0;i<3;i++){
		int*n=index1;
		if(i==0)
		n=index1;elseif(i==1)
		n=index2;else
		n=index3;
		if(angle>80&&angle<99){
			pointDest[0]=pointSrc[n[2]];
			if(clockwise){
				pointDest[1]=pointSrc[n[0]];
				pointDest[2]=pointSrc[n[1]];
			}else{
				pointDest[1]=pointSrc[n[1]];
				pointDest[2]=pointSrc[n[0]];
			}
			returntrue;
		}
	}
	returntrue;
}
3）通过二维码对图片矫正。
图片有可能是倾斜的，倾斜夹角可以通过pt0与pt1连线与水平线之间的夹角确定。二维码的倾斜角度就是整个图片的倾斜角度，从而可以对整个图片进行水平矫正。
//二维码倾斜角度
Pointhor(pointAdjust[0].x+300,pointAdjust[0].y);//水平线
doubleqrAngle=QrParse::Angle(pointAdjust[1],hor,pointAdjust[0],clockwise);

//以二维码左上角点为中心旋转
MatdrawingRotation=Mat::zeros(Size(src.cols,src.rows),CV_8UC3);
doublerotationAngle=clockwise?-qrAngle:qrAngle;
Mataffine_matrix=getRotationMatrix2D(pointAdjust[0],rotationAngle,1.0);//求得旋转矩阵
warpAffine(src,drawingRotation,affine_matrix,drawingRotation.size());
4）二维码相邻区域定位
一般情况下，二维码在整个图中的位置是确定的。识别出二维码后，根据二维码与其他图的位置关系，可以很容易的定位别的图元。

后记


作者通过查找大量资料，仔细研究了二维码的特征，从而找到了识别二维码的方法。网上也有许多识别二维码的方法，但是不够严谨。本文是将二维码的多个特征相结合来识别，这样更准确。这种识别方法已应用在公司的产品中，识别效果还是非常好的。
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c++ 基于opencv 识别、定位二维码

前言

1二维码特性

思考题：

2使用opencv识别二维码

1）查找轮廓,筛选出三个二维码顶点

2）确定三个二维码顶点的次序

3）通过二维码对图片矫正。

4）二维码相邻区域定位

后记

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