halcon 条形码、二维码识别、opencv识别
一、条形码
函数介绍
create_bar_code_model
* 1.创建条码读取器的模板
* 参数一:通用参数的名称,针对条形码模型进行调整。默认值为空
* 参数二:针对条形码模型进行调整
* 参数三:条形码模型的句柄。
create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)
set_bar_code_param
* 参数一:条形码模型的句柄。
* 参数二:通用参数的名称,针对查找和解码条形码进行了调整
* 参数三:通用参数的值
set_bar_code_param (BarCodeHandle, 'stop_after_result_num', 1)
find_bar_code
* 3.在图像中读取条码数据和数据区域
* 参数一:要查找的图片
* 参数二:条码数据区域
* 参数三:条码模板句柄
* 参数四:条码类型
* 参数五:读取结果
find_bar_code (ImageReduced2, SymbolRegions, BarCodeHandle, 'auto', DecodedDataStrings)
效果

代码
* 1.创建条码读取器的模板
* 参数一:通用参数的名称,针对条形码模型进行调整。默认值为空
* 参数二:针对条形码模型进行调整
* 参数三:条形码模型的句柄。
create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)dev_set_color ('green')
dev_set_draw ('margin')* 2.配置解码方式
* 参数一:条形码模型的句柄。
* 参数二:通用参数的名称,针对查找和解码条形码进行了调整
* 参数三:通用参数的值
set_bar_code_param (BarCodeHandle, 'stop_after_result_num', 1)
read_image (Image, 'D:/workplace/字符识别/Image_20250114144355733.bmp')
gen_rectangle2 (ROI_0, 2704.8, 2530.15, rad(0.89529), 882.925, 59.4154)
reduce_domain (Image, ROI_0, ImageReduced2)* 用于将显示窗口的大小调整到适合图像大小的尺寸。
dev_resize_window_fit_image (ImageReduced2, 0, 0, -1, -1)* 3.在图像中读取条码数据和数据区域
* 参数一:要查找的图片
* 参数二:条码数据区域
* 参数三:条码模板句柄
* 参数四:条码类型
* 参数五:读取结果
find_bar_code (ImageReduced2, SymbolRegions, BarCodeHandle, 'auto', DecodedDataStrings)
area_center (SymbolRegions, Area, Row, Column)dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_display (Image)
dev_display (SymbolRegions)
disp_message (WindowHandle, DecodedDataStrings, 'image', Row+200, Column-500, 'black', 'true')
二、二维码
函数介绍:
create_data_code_2d_model
*创建二维码模型* 创建二维码模型* 参数一:二维码类型* 参数二:通用参数的名称 针对二维数据代码模型进行了调整。* 参数三:针对二维数据代码模型进行了调整。* 参数四:数据代码模型的句柄。create_data_code_2d_model (_codeMode[Index1], 'default_parameters', 'maximum_recognition', DataCodeHandle)
find_data_code_2d
*检测二维码,最多可以检测到10个* 查找图形中二维码,并获取信息* 参数一:图片* 参数二:围绕成功解码数据的 XLD 轮廓 代码符号。* 参数三:二维码模型的句柄。* 参数四:参数的名称 控制操作员的行为。* 参数五:可选泛型参数的值。* 参数六:所有成功解码的二维数据代码的句柄 符号。* 参数七:所有检测到的二维数据代码的解码数据字符串 图像中的符号。find_data_code_2d (ImageEmphasize, SymbolXLDs, DataCodeHandle, 'stop_after_result_num', 10, ResultHandles, \DecodedDataStrings)
效果1:

效果2

代码
* 二维码读取
read_image (Image, 'C:/Users/Albert/Desktop/qr/2.bmp')
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
*创建二维码类型列表
_codeMode:=['Aztec Code', 'Data Matrix ECC 200', 'GS1 Aztec Code', 'GS1 DataMatrix', \'GS1 QR Code', 'Micro QR Code', 'PDF417', 'QR Code']
*图像放大1.5倍
zoom_image_factor (Image, ImageZoomed, 1.5, 1.5, 'constant')
*图像锐化
emphasize (ImageZoomed, ImageEmphasize, 20, 20, 1)
*遍历二维码类型列表
for Index1 := 0 to |_codeMode| by 1*创建二维码模型* 创建二维码模型* 参数一:二维码类型* 参数二:通用参数的名称 针对二维数据代码模型进行了调整。* 参数三:针对二维数据代码模型进行了调整。* 参数四:数据代码模型的句柄。create_data_code_2d_model (_codeMode[Index1], 'default_parameters', 'maximum_recognition', DataCodeHandle)*设置超时500msset_data_code_2d_param (DataCodeHandle, 'timeout', 500)*检测二维码,最多可以检测到10个* 查找图形中二维码,并获取信息* 参数一:图片* 参数二:围绕成功解码数据的 XLD 轮廓 代码符号。* 参数三:二维码模型的句柄。* 参数四:参数的名称 控制操作员的行为。* 参数五:可选泛型参数的值。* 参数六:所有成功解码的二维数据代码的句柄 符号。* 参数七:所有检测到的二维数据代码的解码数据字符串 图像中的符号。find_data_code_2d (ImageEmphasize, SymbolXLDs, DataCodeHandle, 'stop_after_result_num', 10, ResultHandles, \DecodedDataStrings)*获取当前图像的二维码类型code_type := _codeMode[Index1]*如果检测到图像有二维码,就显示在窗体上if (|DecodedDataStrings| > 0)disp_message (WindowHandle, code_type+':'+DecodedDataStrings, 'window', 12, 12, 'black', 'true')endif
endfordev_clear_window ()
三、csharpopencv 识别二维码
C#中生成二维码(QR码)与读取二维码内容_c#将字符串生成二维码图片-CSDN博客
实用主义,完全是按照上面这位老哥抄的

gitee如下:
OCRQR: 有百度的飞浆 C# opencv、以及其他开源软件的集合
四、全部代码
* 1.创建条码读取器的模板
* 参数一:通用参数的名称,针对条形码模型进行调整。默认值为空
* 参数二:针对条形码模型进行调整
* 参数三:条形码模型的句柄。
create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)dev_set_color ('green')
dev_set_draw ('margin')* 2.配置解码方式
* 参数一:条形码模型的句柄。
* 参数二:通用参数的名称,针对查找和解码条形码进行了调整
* 参数三:通用参数的值
set_bar_code_param (BarCodeHandle, 'stop_after_result_num', 1)
read_image (Image, 'D:/workplace/字符识别/Image_20250114144355733.bmp')
gen_rectangle2 (ROI_0, 2704.8, 2530.15, rad(0.89529), 882.925, 59.4154)
reduce_domain (Image, ROI_0, ImageReduced2)* 用于将显示窗口的大小调整到适合图像大小的尺寸。
dev_resize_window_fit_image (ImageReduced2, 0, 0, -1, -1)* 3.在图像中读取条码数据和数据区域
* 参数一:要查找的图片
* 参数二:条码数据区域
* 参数三:条码模板句柄
* 参数四:条码类型
* 参数五:读取结果
find_bar_code (ImageReduced2, SymbolRegions, BarCodeHandle, 'auto', DecodedDataStrings)
area_center (SymbolRegions, Area, Row, Column)dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_display (Image)
dev_display (SymbolRegions)
disp_message (WindowHandle, DecodedDataStrings, 'image', Row+200, Column-500, 'black', 'true')* 4.使用完毕,删除条码匹配模板read_image (Image1111, 'D:/workplace/字符识别/1111.jpg')
rgb1_to_gray (Image1111, GrayImage)
gen_rectangle1 (ROI_0, 76.0361, 119.731, 257.755, 779.377)
reduce_domain (GrayImage, ROI_0, ImageReduced)
threshold (ImageReduced, Region, 0, 155)
connection (Region, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area','contlength'], 'and', [490.84,114.53], [50000,2051.7])
sort_region (SelectedRegions, SortedRegions, 'first_point', 'true', 'row')
read_ocr_class_mlp ('Document_0-9A-Z_NoRej.omc', OCRHandle)
do_ocr_multi_class_mlp (SortedRegions, ImageReduced, OCRHandle, Class, Confidence)*汉字识别
read_image (Image22, 'D:/workplace/字符识别/22.png')
rgb1_to_gray (Image22, GrayImage1)
gen_rectangle1 (ROI_0, 21.3781, 182.366, 148.383, 1159.65)
reduce_domain (GrayImage1, ROI_0, ImageReduced1)
threshold (ImageReduced1, Region1, 128, 255)
closing_circle (Region1, RegionClosing, 3.5)
connection (RegionClosing, ConnectedRegions1)
select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, 'area', 'and', 150, 99999)
sort_region (SelectedRegions1, SortedRegions1, 'first_point', 'true', 'column')
dev_display (ImageReduced1)
words:=['国','外','电','子','与','通','信','教','材','系','列']
for Index := 1 to |words| by 1* 按顺序拿到单个字符select_obj (SortedRegions1, obj, Index)append_ocr_trainf (obj, ImageReduced1, words[Index-1], 'D:/workplace/字符识别/trainChinese.trf')
endfor*读取训练文件
read_ocr_trainf_names ('D:/workplace/字符识别/trainChinese.trf', CharacterNames, CharacterCount)
*创建模型
create_ocr_class_mlp (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames, 80, 'none', 10, 42, OCRHandle1)* 训练模型
trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle1, 'D:/workplace/字符识别/trainChinese.trf', 200, 1, 0.01, Error, ErrorLog)*识别:
do_ocr_multi_class_mlp (SortedRegions1, ImageReduced1, OCRHandle1, Class1, Confidence1)* 二维码读取
read_image (Image, 'C:/Users/Albert/Desktop/qr/1.jpg')
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
*创建二维码类型列表
_codeMode:=['Aztec Code', 'Data Matrix ECC 200', 'GS1 Aztec Code', 'GS1 DataMatrix', \'GS1 QR Code', 'Micro QR Code', 'PDF417', 'QR Code']
*图像放大1.5倍
zoom_image_factor (Image, ImageZoomed, 1.5, 1.5, 'constant')
*图像锐化
emphasize (ImageZoomed, ImageEmphasize, 20, 20, 1)
*遍历二维码类型列表
for Index1 := 0 to |_codeMode| by 1*创建二维码模型* 创建二维码模型* 参数一:二维码类型* 参数二:通用参数的名称 针对二维数据代码模型进行了调整。* 参数三:针对二维数据代码模型进行了调整。* 参数四:数据代码模型的句柄。create_data_code_2d_model (_codeMode[Index1], 'default_parameters', 'maximum_recognition', DataCodeHandle)*设置超时500msset_data_code_2d_param (DataCodeHandle, 'timeout', 500)*检测二维码,最多可以检测到10个* 查找图形中二维码,并获取信息* 参数一:图片* 参数二:围绕成功解码数据的 XLD 轮廓 代码符号。* 参数三:二维码模型的句柄。* 参数四:参数的名称 控制操作员的行为。* 参数五:可选泛型参数的值。* 参数六:所有成功解码的二维数据代码的句柄 符号。* 参数七:所有检测到的二维数据代码的解码数据字符串 图像中的符号。find_data_code_2d (ImageEmphasize, SymbolXLDs, DataCodeHandle, 'stop_after_result_num', 10, ResultHandles, \DecodedDataStrings)*获取当前图像的二维码类型code_type := _codeMode[Index1]*如果检测到图像有二维码,就显示在窗体上if (|DecodedDataStrings| > 0)disp_message (WindowHandle, code_type+':'+DecodedDataStrings, 'window', 12, 12, 'black', 'true')endif
endfordev_clear_window ()
stop ()* 1 读取条形码* 创建一个条形码处理模型,这里使用默认参数。
create_bar_code_model([], [], BarCodeHandle)
* 设置参数,使得在找到第一个条形码后停止搜索,因为我们期望每张图像中只有一个条形码。
set_bar_code_param(BarCodeHandle, 'stop_after_result_num', 1)
* 减少最小代码长度到1个字符,因为有些2/5工业条形码可能只有一个数字。
* 注意:在实际应用中不推荐这样做,因为它可能会导致更多的误读。
set_bar_code_param_specific(BarCodeHandle, '2/5 Industrial', 'min_code_length', 1)
* 关闭任何已打开的窗口,以确保新窗口可以被正确创建。
dev_close_window()
* 打开一个新的图形窗口,用于显示处理结果。
* 参数分别是:窗口的左上角坐标 (0, 0),宽度 (120),高度 (300),背景颜色 ('black'),以及返回的窗口句柄 (WindowHandle)。
dev_open_window(0, 0, 120, 300, 'black', WindowHandle)
* 设置显示字体大小为14,字体类型为等宽字体 ('mono'),加粗 ('true'),斜体 ('false')。
set_display_font(WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
* 设置绘图模式为边距 ('margin'),这意味着绘制的元素将与窗口边缘保持一定的距离。
dev_set_draw('margin')
* 设置线条宽度为3,这将影响绘制的线条或形状的粗细。
dev_set_line_width(3)
* 开始循环,迭代4次,每次处理一张不同的条形码图像。
for I := 1 to 4 by 1* 构造图像文件路径并读取图像,这里的I是一个变量,代表当前迭代的次数。* 文件名格式为'barcode/25industrial/25industrial0' + I,例如,第一次迭代时会读取'25industrial01'。read_image(Image, 'barcode/25industrial/25industrial0' + I)* 获取图像的尺寸,以便正确设置显示窗口的范围。get_image_size(Image, Width, Height)* 设置窗口的显示区域,使图像完整地填充窗口。dev_set_window_extents(0, 0, Width - 1, Height - 1)* 在窗口中显示图像。dev_display(Image)* 设置绘制颜色为绿色。dev_set_color('green')* 配置为不考虑校验字符进行条形码读取。set_bar_code_param(BarCodeHandle, 'check_char', 'absent')* 尝试找到并解码条形码,返回解码后的字符串。find_bar_code(Image, SymbolRegions, BarCodeHandle, '2/5 Industrial', DecodedDataStrings)* 显示解码后的字符串。disp_message(WindowHandle, DecodedDataStrings, 'window', 12, 12, 'black', 'false')* 计算解码字符串的最后一个字符的位置。LastChar := strlen(DecodedDataStrings) - 1* 显示最后一个字符,假设这是校验字符,并用森林绿颜色标记。disp_message(WindowHandle, sum(gen_tuple_const(LastChar,' ')) + DecodedDataStrings{LastChar}, 'window', 12, 12, 'forest green', 'false')* 暂停程序执行,让用户有时间查看结果。stop()* 现在配置为使用校验字符验证结果。set_bar_code_param(BarCodeHandle, 'check_char', 'present')* 再次尝试找到并解码条形码,这次包括校验字符的验证。* 如果校验字符不正确,条形码读取将会失败。find_bar_code(Image, SymbolRegions, BarCodeHandle, '2/5 Industrial', DecodedDataStrings)* 显示解码后的字符串(不包括校验字符)。disp_message(WindowHandle, DecodedDataStrings, 'window', 36, 12, 'black', 'false')* 改变绘制颜色为洋红色。dev_set_color('magenta')* 如果不是最后一张图片,则暂停,等待用户继续。if (I < 4)stop()endif
endfor
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