opencvを使ってバーコードを検出 - 今からでも間に合う

GEEKY TRAVELLER - Detecting Barcodes in Images with Python and OpenCV

opencvにも手を出してみようと使い方・考え方を知るために上記サイトで紹介してあるコードを自分で試しながら書いてみます。

行列とか画像処理とか知らないので、雰囲気で理解していっています。

環境
使用ライブラリ
バーコード検出
おしまい
- 追記

環境

VSCode
python 3.11.0

使用ライブラリ

numpy
opencv-python

バーコード検出

画像を読み込む

import numpy as np
import cv2
  
file = "./barcode.jpg"
      
#画像を読み込む
img = cv2.imread(file)
#画像を表示。画面は表示されるけど何かを待っている
cv2.imshow("original", img)
#これを呼び出すと画像が表示された
cv2.waitKey()
#キー押下しても破棄を明示しないと閉じない
cv2.destroyAllWindows()

画像表示部はあとでたくさん使うので関数にしておきます

def showImg(title, img):
    cv2.imshow(title, img)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

グレースケールにする

cv2.cvtColorで簡単にできました。
第２引数に膨大なパターンを渡せるようです。

#グレースケール
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
showImg("gray scale", gray)

ゾーベルフィルタをかける

ここからすでに何がしたいのかわかりません。
X方向、Y方向にゾーベルフィルタ*1とやらをかけているようです。

gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.CV_32F, dx = 1, dy = 0, ksize = -1)
gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.CV_32F, dx = 0, dy = 1, ksize = -1)
showImg("gradX", gradX)
showImg("gradY", gradY)

結果の差をとる

こうすることで、水平方向のグラデーションが高く、垂直方向のグラデーションが低い画像となるようです。
(言っている意味は分からないけど)画像が変わっているのはわかります。

gradient = cv2.subtract(gradX, gradY) 
showImg("gradient", gradient)
gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)
showImg("gradient", gradient)

ぼかして閾値を設定、2値化する

ぼかすことでノイズを滑らかにし、それに対して閾値を指定して2値化しています。

blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
showImg("blurred", blurred)
(_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)
showImg("thresh", thresh)

なんだか胡散臭くなってきました。

矩形カーネルでバー間のギャップを埋める

もはや日本語に訳しても何言ってるかわかりません。

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
showImg("closed", closed)
closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4)
showImg("closed", closed)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)
showImg("closed", closed)

バーコードの輪郭を見つける

もはやラストまで一気にコピペです。

(cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0]
  
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))
  
cv2.drawContours(img, [box], -1, (0, 255, 0), 3)
showImg("last", img)