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用OpenCV实现条形码识别-2021-04-22

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用OpenCV实现条形码识别-2021-04-22.md

@@ -16,7 +16,7 @@ https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/barcode。
 
 ![](./imgs/1.png)
 
-条码区域与其他图像相比有如下两个重要特点：第一，条码区域内的条空是平行排列的，方向趋于一致；第二，为 了条码的可识读性，条码在制作时条和空之间有着较大的反射率差，从而条码区域内的灰度对比度较大，而且边缘信息丰富。
+条码区域与其他图像相比有如下两个重要特点：第一，条码区域内的条空是平行排列的，方向趋于一致；第二，为了条码的可识读性，条码在制作时条和空之间有着较大的反射率差，从而条码区域内的灰度对比度较大，而且边缘信息丰富。
 
 # 基于方向一致性的条码定位算法
 
@@ -50,7 +50,7 @@ https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/barcode。
 
 1. 优化的超分辨率策略指的是对较小的条码进行**超分辨率放大**，不同大小条码做不同处理。
 
-2. 解码算法的核心是基于条码编码方式的**向量距离计算**。因为条码的编码格式为固定的数个"条空"，所以可以在约定好"条空"间隔之后。将固定的条空读取为一个向量，接下来与约定好的编码格式向匹配，取匹配程度最高的编码为结果。
+2. 解码算法的核心是基于条码编码方式的**向量距离计算**。因为条码的编码格式为固定的数个"条空"，所以可以在约定好"条空"间隔之后。将固定的条空读取为一个向量，接下来与约定好的编码格式相匹配，取匹配程度最高的编码为结果。
 
 3. 在解码步骤中，解码的单位为一条线，由于噪点，条空的粘连等原因，单独条码的解码结果存在较大的不确定性，因此我们加入了对**多条线的扫码**，通过对均匀分布的扫描与解码，能够将二值化过程中的一些不完美之处加以抹除。
 
@@ -58,7 +58,7 @@ https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/barcode。
 
 4. **更换二值化和解码器**指的是在为解码成功遍历使用每种解码器和二值化尝试解码。
 
-## 使用方式
+# 使用方式
 
 C++
 
@@ -88,4 +88,8 @@ ok, decoded_info, decoded_type, corners = bardet.detectAndDecode(img)
 
 更多使用方式请参考文档：
 
-https://docs.opencv.org/master/dc/df7/classcv_1_1barcode_1_1BarcodeDetector.html
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+https://docs.opencv.org/master/dc/df7/classcv_1_1barcode_1_1BarcodeDetector.html
+
+# 参考文献
+
+王祥敏，汪国有. 一种基于方向一致性的条码定位算法[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2015-04-22]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201504-338.
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