基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

import cv2
import numpy as np
 
# 读取图像
image = cv2.imread('product_code.jpg')
 
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 使用高斯滤波去除噪声
gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
 
# 使用Sobel算子检测边缘
sobel_x = cv2.Sobel(gaussian_blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
 
# 将结果转换为绝对值
sobel_abs_x = np.absolute(sobel_x)
 
# 将sobel_abs_x转换为uint8类型
sobel_scaled = np.uint8(255*sobel_abs_x/np.max(sobel_abs_x))
 
# 使用阈值分割得到二值图像
thresh = cv2.threshold(sobel_scaled, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1]
 
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
# 遍历轮廓并绘制矩形框
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
 
# 显示结果
cv2.imshow('Product Code', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何使用Python和OpenCV来识别和定位产品码。首先读取图像，然后转换为灰度图，使用高斯滤波去除噪声，接着使用Sobel算子检测边缘，之后进行阈值分割和轮廓查找，最终在原始图像上绘制矩形框以标识产品码的位置。