一、前言
使用计算机视觉函数检测和解码图像中的一维和二维条码。条形码广泛用于以可视的机器可读格式对数据进行编码。它们在许多应用程序中都很有用，例如物料识别、仓库库存跟踪和合规性跟踪。对于一维条形码，该函数返回条形码端点的位置。对于二维条形码，该函数返回查找器图案的位置。此示例使用两种方法来本地化图像中的多个条形码。一种方法是基于聚类分析的，它对不同的成像条件更可靠，并且需要统计和机器学习工具箱。第二种方法使用基于分割的工作流程，可能需要根据成像条件调整参数。
二、条形码检测
从图像中读取二维码。
从图像中读取一维条形码。检测到的格式和消息：EAN-131234567890128
三、 改进条形码检测
为了成功检测，条形码必须清晰可见。条形码还必须尽可能与水平或垂直位置对齐。与一维或线性条形码相比，该功能本质上对二维或矩阵码的旋转更可靠。例如，在此图像中无法检测到条形码。
使用旋转旋转图像，使条形码大致水平。在旋转的图像上使用。
四、检测多个条形码
该功能仅检测每个图像中的单个条形码。为了检测多个条形码，您必须指定感兴趣区域 （ROI）。若要指定 ROI，可以使用绘制矩形函数以交互方式确定 ROI。您还可以使用图像分析技术来检测图像中多个条形码的投资回报率。以交互方式确定投资回报率。
使用该函数绘制和获取矩形参数。
解码后的格式和消息：UPC-A，012345678905
解码后的格式和消息：EAN-134567891324562
解码格式和消息：CODE-39、ABC-123
图像分析以确定投资回报率，使用图像分析技术自动检测多个条形码。这需要定位图像中的多个条形码，确定其方向并校正方向。如果不进行预处理，则无法在包含多个旋转条形码的图像中检测到条形码。
