Detekcja kodów kreskowych w obrazach za pomocą filtrów gradientowych i transformacji morfologicznych

• Autorzy: Zacniewski A.

Warianty tytułu

EN

Detection of barcodes in images with gradient filters and morphology transformations

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono krótką charakterystykę kodów kreskowych. Omówiono gradient funkcji jasności i sposoby jego wyznaczania, a także wybrane filtry gradientowe stosowane w cyfrowym przetwarzaniu obrazów, takie jak operator Sobela i operator Scharra. Pokazano ich praktyczne zastosowanie w procesie detekcji kodu kreskowego, umieszczonego na obrazie wybranego produktu. Przedstawiony został algorytm, który pozwala na wykrycie obszaru, w którym znajduje się kod kreskowy. Omówiono praktyczne działanie wybranych transformacji morfologicznych, takich jak dylatacja, erozja i zamknięcie w kontekście realizacji poszczególnych kroków algorytmu. Wskazane zostały wady i zalety zastosowanej metody oraz pokazano możliwości poprawy i rozwoju algorytmu detekcji kodów kreskowych poprzez użycie bardzie zaawansowanych technik uczenia maszynowego.

EN

In the article a brief description of barcodes was presented. Luminosity function gradient and ways of its determination were discussed, as well as selected gradient filters used in digital image processing, such as Sobel operator and the Scharr operator. Their practical application in the detection of bar code stamped on the product image was shown. The algorithm which can detect the area of the barcode was presented. The practical effect of the selected morphological transformation, such as dilation, erosion and closing in the context of the individual steps of the algorithm was discussed. Advantages and disadvantages of the used method were presented. Also ways to improve and develop of barcode detection algorithm by using of more advanced machine learning techniques were discussed.

Słowa kluczowe

PL

filtry gradientowe; transformaty morfologiczne; cyfrowe przetwarzanie obrazów

EN

gradient filters; morphology transforms; digital images processing

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 4
• Strony: 6914--6920, CD2
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wz.

Twórcy

autor

Zacniewski A.

• Akademia Marynarki Wojennej w Gdyni, Wydział Nawigacji i Uzbrojenia Okrętowego; 81-103 Gdynia; ul. Śmidowicza 69

Bibliografia

• 1. G. Bradski, A. Kaehler, „Learning OpenCV”, O’Reilly, Sebastopol, 2008.
• 2. R. Maini, S. Kaur, “Implementation of Barcode Localization Technique using Morphological Operations”, International Journal of Computer Applications, Volume 97– No.13, July 2014, pp. 42-47.
• 3. W. Malina, M. Smiatacz, “Cyfrowe przetwarzanie obrazów”, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2012.
• 6. OpenCV, http://docs.opencv.org/, oficjalna dokumentacja biblioteki OpenCV, dostęp luty 2015.
• 7. R. Woods, R. Gonzalez, „Digital Image Processing”, Pearson, 2010.
• 8. C. Zhang, J. Wang, S. Han, „Automatic Real-Time Barcode Localization in Complex Scenes”,Proceedings of the International Conference on Image Processing, ICIP 2006, October 8-11, Atlanta, Georgia, USA.