opencv一维码识别

用opencv对条码进行识别

#include  
#include
#include “BarCodeRec.h“
#include “cv.h“
#include “highgui.h“
#include “string.h“
#include 
#include 
#include 




using namespace cv; 
using namespace std;
using namespace barcode;

char* Barcode（char* ImageName）;//总的封装接口
double otsu（const IplImage *src_image）; //大津法求阈值
double Kittler（ IplImage *imge ）;
void OnPicSb（IplImage *imge）;
BOOL PreProcess（IplImage *imge）;
BOOL Recognize（）;
int JudgNum（int w1 int w2 int w3 int w4 double mx）;

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
char* Barcode（char* ImageName）
{
	// TODO: Add your command handler code here
	IplImage* pImg; //声明IplImage指针

	// Matlab风格的cvLoadImage 函数的另一种调用
	IplImage *img = cvLoadImage（ImageName1）;
	if（!img）//载入失败
	{
		printf（“Can not load image %s /n“ImageName）;
		return NULL;
	}
	if（!img->imageData）//载入的图像数据是否正确
		return NULL;

	/*IplImage *gray = NULL;
	IplImage *binary = NULL;
	gray = cvCreateImage（cvGetSize（img） IPL_DEPTH_8U 1）;//转化成灰度图
	cvCvtColor（img gray CV_BGR2GRAY）;
	binary = cvCreateImage（cvGetSize（gray） IPL_DEPTH_8U 1）;//创建二值图
	*/

	cvNamedWindow（“image“CV_WINDOW_AUTOSIZE ）;//创建窗口，窗口名字为image
	cvShowImage（“image“img）;//在刚创建的image窗口中载入图像
	//创建一个与img相同大小的图像img1
	IplImage *img1 = cvCreateImage（cvGetSize（img）IPL_DEPTH_8U1）;
	//色彩空间转换，将源彩色图像img转化成目标灰色图像imag1
	cvCvtColor（imgimg1CV_BGR2GRAY）; //灰度化

	//二值化
	IplImage *img_thre = cvCreateImage（cvGetSize（img1）IPL_DEPTH_8U1）;
//	IplImage *img3 = cvCreateImage（cvGetSize（img1）IPL_DEPTH_8U1）;
	/*void cvThreshold（ const CvArr* src CvArr* dst double threshold
	       double max_value int threshold_type ）;
	  void cvAdaptiveThreshold（ dst dst 255 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C
	       CV_THRESH_BINARY 9 -10）;*/
	cvThreshold（ img1 img_thre otsu（img1）255 CV_THRESH_BINARY）;
//	cvThreshold（ img1 img_thre Kittler（img1）255 CV_THRESH_BINARY）;

	IplImage* out_smooth = cvCreateImage（cvGetSize（img_thre）  
		IPL_DEPTH_8Uimg_thre->nChannels）;   

    cvSmooth（img_threout_smoothCV_MEDIAN3img_thre->nChannels）;
//识别
//	OnPicSb（out_smooth）;
	PreProcess（out_smooth）;
	Recognize（）;

	cvNamedWindow（“ThreImage“CV_WINDOW_AUTOSIZE）;//创建窗口，窗口名字GrayImage
	cvShowImage（“ThreImage“img_thre）;//载入转化后的图像

	cvNamedWindow（“SmoothImage“CV_WINDOW_AUTOSIZE）;//创建窗口，窗口名字GrayImage
	cvShowImage（“SmoothImage“out_smooth）;//载入转化后的图像

	cvWaitKey（0）;
	cvReleaseImage（&img）;
	cvReleaseImage（&img1）;
	cvReleaseImage（&img_thre）;
	cvReleaseImage（&out_smooth）;
	cvDestroyAllWindows（ ）;
	return 0;


}

double otsu（const IplImage *src_image） //大津法求阈值
{
	double sum = 0.0;
	double w0 = 0.0;
	double w1 = 0.0;
	double u0_temp = 0.0;
	double u1_temp = 0.0;
	double u0 = 0.0;
	double u1 = 0.0;
	double delta_temp = 0.0;
	double delta_max = 0.0;

	//src_image灰度级
	int pixel_count[256]={0};
	float pixel_pro[256]={0};
	double threshold = 0.0;
	uchar* data = （

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件      16149  2016-03-23 17:17  Opecv_一维码识别barcode_module929\barcode_module929\barcode_module929\BarCodeRec.cpp

     文件       1117  2013-10-09 10:57  Opecv_一维码识别barcode_module929\barcode_module929\barcode_module929\BarCodeRec.h

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     文件       1686  2016-03-23 17:17  Opecv_一维码识别barcode_module929\barcode_module929\barcode_module929\Debug\cl.command.1.tlog

     文件      71930  2016-03-23 17:17  Opecv_一维码识别barcode_module929\barcode_module929\barcode_module929\Debug\CL.read.1.tlog

     文件        868  2016-03-23 17:17  Opecv_一维码识别barcode_module929\barcode_module929\barcode_module929\Debug\CL.write.1.tlog

     文件          2  2016-03-23 17:17  Opecv_一维码识别barcode_module929\barcode_module929\barcode_module929\Debug\link-cvtres.read.1.tlog

     文件          2  2016-03-23 17:17  Opecv_一维码识别barcode_module929\barcode_module929\barcode_module929\Debug\link-cvtres.write.1.tlog

............此处省略70个文件信息