Opencv+Zbar二维码识别（二维码校正）

二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正，主要是形变和倾斜角度的校正，一种二维码的畸变如下图：

这个码用微信扫了一下，识别不出来，但是用Zbar还是可以准确识别的~~。

这里介绍一种二维码校正方法，通过定位二维码的4个顶点，利用仿射变换校正。基本思路：滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别。

滤波、二值化：

腐蚀操作：

形态学边界：

寻找直线：

角点定位：

仿射变换校正：

Zbar识别：

Code实现：

#include "zbar.h"        
#include "cv.h"        
#include "highgui.h"        
#include <iostream>        
  
using namespace std;        
using namespace zbar;  //添加zbar名称空间      
using namespace cv;        
  
int main(int argc,char*argv[])      
{    
    Mat imageSource=imread(argv[1],0);    
    Mat image;  
    imageSource.copyTo(image);  
    GaussianBlur(image,image,Size(3,3),0);  //滤波  
    threshold(image,image,100,255,CV_THRESH_BINARY);  //二值化  
    imshow("二值化",image);      
    Mat element=getStructuringElement(2,Size(7,7));  //膨胀腐蚀核  
    //morphologyEx(image,image,MORPH_OPEN,element);   
    for(int i=0;i<10;i++)  
    {  
        erode(image,image,element);  
        i++;  
    }     
    imshow("腐蚀s",image);  
    Mat image1;  
    erode(image,image1,element);  
    image1=image-image1;  
    imshow("边界",image1);  
    //寻找直线 边界定位也可以用findContours实现  
    vector<Vec2f>lines;  
    HoughLines(image1,lines,1,CV_PI/150,250,0,0);  
    Mat DrawLine=Mat::zeros(image1.size(),CV_8UC1);  
    for(int i=0;i<lines.size();i++)  
    {  
        float rho=lines[i][0];  
        float theta=lines[i][1];  
        Point pt1,pt2;  
        double a=cos(theta),b=sin(theta);  
        double x0=a*rho,y0=b*rho;  
        pt1.x=cvRound(x0+1000*(-b));  
        pt1.y=cvRound(y0+1000*a);  
        pt2.x=cvRound(x0-1000*(-b));  
        pt2.y=cvRound(y0-1000*a);  
        line(DrawLine,pt1,pt2,Scalar(255),1,CV_AA);  
    }  
    imshow("直线",DrawLine);  
    Point2f P1[4];  
    Point2f P2[4];  
    vector<Point2f>corners;  
    goodFeaturesToTrack(DrawLine,corners,4,0.1,10,Mat()); //角点检测  
    for(int i=0;i<corners.size();i++)  
    {  
        circle(DrawLine,corners[i],3,Scalar(255),3);  
        P1[i]=corners[i];         
    }  
    imshow("交点",DrawLine);  
    int width=P1[1].x-P1[0].x;  
    int hight=P1[2].y-P1[0].y;  
    P2[0]=P1[0];  
    P2[1]=Point2f(P2[0].x+width,P2[0].y);  
    P2[2]=Point2f(P2[0].x,P2[1].y+hight);  
    P2[3]=Point2f(P2[1].x,P2[2].y);  
    Mat elementTransf;  
    elementTransf=  getAffineTransform(P1,P2);  
    warpAffine(imageSource,imageSource,elementTransf,imageSource.size(),1,0,Scalar(255));  
    imshow("校正",imageSource);     
    //Zbar二维码识别  
    ImageScanner scanner;        
    scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1);   
    int width1 = imageSource.cols;        
    int height1 = imageSource.rows;        
    uchar *raw = (uchar *)imageSource.data;           
    Image imageZbar(width1, height1, "Y800", raw, width * height1);          
    scanner.scan(imageZbar); //扫描条码      
    Image::SymbolIterator symbol = imageZbar.symbol_begin();    
    if(imageZbar.symbol_begin()==imageZbar.symbol_end())    
    {    
        cout<<"查询条码失败，请检查图片！"<<endl;    
    }    
    for(;symbol != imageZbar.symbol_end();++symbol)      
    {        
        cout<<"类型："<<endl<<symbol->get_type_name()<<endl<<endl;      
        cout<<"条码："<<endl<<symbol->get_data()<<endl<<endl;         
    }        
    namedWindow("Source Window",0);  
    imshow("Source Window",imageSource);          
    waitKey();      
    imageZbar.set_data(NULL,0);    
    return 0;    
}