一种改进的复杂环境下条形码图像增强和定位算法

摘要

针对目前物流出库以传统的扫码枪识别,无法完成对条形码的自动化定位,导致其出库效率不高,同时快递单的拍摄环境比较复杂,现有条形码定位算法难以满足生产中的需求。提出一种改进的复杂环境下条形码图像增强和定位算法,通过色彩自动均衡化算法增强复杂环境下的一维条形码图像,引入基于HOG和SVM的条形码图像特征学习与定位算法,并结合实际情况构建适用性更强的图像定位算法,对定位像素溢出问题进行改进和优化。采用Python和OpenCV进行仿真对比实验,实验结果表明该算法能有效地对复杂环境下的条形码进行增强和定位,过滤掉噪声的同时精确地识别出条形码,提高条形码图像的定位效率和识别成功率。在一定程度上提高物流行业的条形码扫描效率,具有较强的鲁棒性和准确性,可以广泛应用于条形码图像识别领域,并能够适应诸多环境下的条码定位和识别,具有一定的应用前景和使用价值。