【摘 要】
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随着物联网技术的崛起,条形码技术也在我们的生活中得到了越来越广泛的应用,大到物流运输、仓储管理,小到手机支付、数据下载,条码技术正与我们的生活日益息息相关,而实现复
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随着物联网技术的崛起,条形码技术也在我们的生活中得到了越来越广泛的应用,大到物流运输、仓储管理,小到手机支付、数据下载,条码技术正与我们的生活日益息息相关,而实现复杂背景下的条码的快速检测,将进一步挖掘条码的潜力,为我们的日常生活创造更多的财富和便捷。本文针对现有的条码定位算法,指出了它们共同存在的一些问题:首先,复杂的背景对条码的识别存在一定的干扰,如表格、文字等纹理易与条码混淆;其次,由于不同的条码具有不同的编码格式和纹理,所以不能同时识别图片中多种码制的条码。所以本文提出了一种基于支持向量机的条码定位算法,其过程如下:首先,手工制作条码图像的样本,其中正样本要包含尽可能高比例的条码区域,负样本需要包含各种复杂的背景;其次,使用改进的局部二值模式(LBP)提取条码样本图像的特征,进行训练,输出分类器;再者,采用合理步长的滑动窗口技术对图像进行扫描分块,并且判断这些图像子块所属的分类;最后,聚集所有属于条码区的子块,使用本文提出的算法,将连通的子块进行合并。实验证明,本文提出的条码检测算法在时间复杂度和定位准确率上,都能得到一个较好的效果。
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