基于圖象的條形碼識別的算法研究及設計
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對于掃描得到的條碼BMP文件其白條和黑條的寬度及幾何長度已經失去意義，必須用另一種方法來表示。此時可以給出問題1)的答案：長寬用像素的個數來表示。對一個BMP文件，其像素的數據包含對應的RGB值，用以表征它的顏色。因此可以通過該像素的RGB值來辨認出是白色還是黑色。在理想的狀況下，白顏色的RGB值為(255，255，255)而黑顏色的RGB值為(0，0，0)，但是實際條件下，一個條碼圖像不會達到那樣標準的RGB值，也就是有模糊的狀況，規定這樣一個判決準則：把RGB值大于(125，125，125)的像素認為是白色像素，而把RGB值小于(12 5，125，125)的像素認為是黑色的像素。在程序中采用列表PixelList=[]來存儲這些像素。然后基于以上的判決原則，程序實現“掃描”X軸，獲得每個像素，如果該當前的像素值符合是黑色的條件，就記錄到BlackCount，這時如果下一個的像素值還是黑色的就累加，如果下一個像素值符合是白色的條件，則把存儲黑色像素個數的變量BlackCount清空，以方便來記錄下一個黑條的像素個數。同樣地，對于白色像素也有類似的操作。至此得到了一個列表GeneralList=[]，里面存放著掃描X軸每個被認為是黑條或是白條其對應的像素個數。
通過上面一步，把實際的條形碼轉換為用計算機所能運算和操作的方式，這里必須解決第(2)個問題，即在開始條碼識別的時候，要不要進行碼字分割。顯然，這一點對簡化整個識別工作是個很大的幫助，如果能夠正確地把條碼的各個碼字分離出來，那么剩下的工作就僅僅是把獨立的碼字的邏輯值和數據庫相匹配，找尋到數據庫中匹配的字符，再把它輸出來，實現這一點是容易的。因此，條碼分割是整個識別工作的難點和核心，整個算法重心也在此。
首先定義一個大列表CharList=[]，由于列表中的元素可以為小列表，所以創建這個列表來放碼字，每個碼字為每個小列表，小列表里的元素是對應的黑條和白條的像素個數。如何實現碼字分割，首先考慮到39碼的特點：一個碼字為9個元素，每個碼字中間用一個白條隔開。所以只要在GeneralList=[]進行操作，把需要的那個元素抽取存放到新的列表中即可。
其次是判斷是寬條還是窄條。先計算出黑條的平均像素個數，之所以考慮采用計算平均像素個數的方法，是為了解決條形碼出現小角度傾斜依然能夠成功識別這樣的況。寬條或窄條的判斷原則是：對黑條而言，如果其像素個數大于這個平均值就是寬條，如果小于這個平均值就是窄條。如果是寬條就賦邏輯值1，如果是窄條就賦邏輯值0。把這些邏輯值都放到列表中，這個時候的列表，也是列表的列表，大列表的元素是單個條碼字符的黑條的邏輯值列表，小列表里的元素是01010這樣的邏輯值，用來表示寬窄。同樣地，對于白條而言，也有類似操作。至此，獲得了兩個大列表。一個是放黑條邏輯值的列表：BLogicList；一個是放白條邏輯值的列表WLogicList。大列表中的元素是每個碼字的邏輯值列表，這樣實現了碼字的分割工作。
對于第3)個問題：分割之后要對碼字如何處理。首先，可以建立一個數據庫，將條碼規則的信息放入數據庫中。然后，只要在條形碼識別軟件中把數據庫和相應的程序相連接，查找匹配值即可。在Access 2000數據庫中，黑條邏輯值和白條邏輯值都是以文本的數據類型來存放，但是在列表中各個0101都是整型。因此把列表里面元素進行數據類型轉換，列表里的數字轉換為字符，成為一個字符串作為列表的元素存儲。
1．3 軟件調試及其分析
根據算法的實現功能，選擇理想的和非理想的(小角度傾斜和輕微模糊的情況)三張條形碼進行識別測試。本文引用地址：http://www.104case.com/article/187477.htm
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