潍坊条形码代办

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衡阳条码在识读之前必须进行图像处理，下面介绍几种常见的图像处理的理论和算法。

1．灰度处理

数字图像在计算机上以位图的形式存在，位图是一个矩阵式点阵，其中每一点称为像素，像素是数字图像中的基本单位。一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值所标识。一般将白色的灰度值定义为255，黑色的灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述，就能呈现五彩缤纷的颜色。彩色图像可以分解成红（R）、绿（G）、蓝（B）三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。但是一幅彩图中每个像素都用RGB分量表示，图像文件将会变得非常庞大，因此在实际应用中，通常采用调色技术，将256色位图转变为灰度图像。对于24位真彩图，每个像素用三个字节分别表示R、G、B三个分量。将256色位图转换为灰度图像，首先必须计算每一种颜色对应的灰度值。256色位图的灰度图像与RGB值的对应关系如下：

Y＝0.299R＋0.587G＋0.114BR＝G＝B＝Y

根据R、G、B的值求出Y值后，将R、G、B的值都赋予Y值，写入新图，这样就可以将256色位图转换成灰度图像。

2．灰度直方图

在数字图像处理中，一个简单和有用的工具是直方图，它概括一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的直方图还可以由其直方图完全描述。直方图的计算是简单的，直方图的计算可以用相当低的代价来完成。

直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标级（0～L－1），纵坐标表示该灰度出现的频率（像素的个数）

3．图像二值化处理

为了便于对图像进行后续处理，需要对图像进行二值化处理，二值化处理将不可避免地丢失图像信息。若阈值选取过小，会提取多余的部分；若选取的过大，会丢失所需要的图像信息。因此阈值选取是图像二值化处理中的一项重要技术，它的选取直接关系到后续的处理。针对条码识读系统而言，二值化图像的效果直接影响到条码识读的可靠性。

阈值化分割原理：先确定一个处于图像灰度取值范围之中的阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素划分为两类：像素灰度值大于阈值的为一类，像素值小于和等于阈值的为另一类。这两类像素一般分属图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了分割的目的。如果一个物体其内部具有均匀一致的灰度值，并分布在一个具有另一个灰度值均匀背景中，使用阈值的效果更佳。

阈值分割算法主要有两个步骤：

①确定需要的分割阈值。

②将像素与分割阈值做比较并划分。

条码是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。

条码系统是由条码符号设计、制作及扫描阅读组成的自动识别系统。

条码是迄今为止最经济、实用的一种自动识别技术。条码技术具有以下几个方面的优点：

1.可靠准确。有资料可查键盘输入平均每300个字符一个错误，而条码输入平均每15000个字符一个错误。如果 加上校验为位出错率是千万分之一。

2.数据输入速度快。键盘输入，一个每分钟打90个字的打字员1.6秒可输入12个字符或字符串，而使用条码，做同样的工作只需0.3秒，速度提高了5倍。

3.经济便宜。与其它自动化识别技术相比较，推广应用条码技术，所需费用较长低。

4.灵活、实用。条码符号作为一种识别手段可以单独使用，也可以和有关设备组成识别系统实现自动化识别，还 可和其他控制设备联系起来实现整个系统的自动化管理。同时，在没有自动识别设备时，也可实现手工键盘输入。

5.自由度大。识别装置与条码标签相对位置的自由度要比OCR大得多。条码通常只在一维方向上表达信息，而同一 条码上所表示的信息完全相同并且连续，这样即使是标签有部分缺欠，仍可以从正常部分输入正确的信息。

6.设备简单。条码符号识别设备的结构简单，操作容易，无需专门训练。

7.易于制作。可印刷，称作为“可印刷的计算机语言”。条码标签易于制作，对印刷技术设备和材料无特殊要求。