一边制作其他东西，一边用opencv写下了简单粗暴的条形码的检测识别。
需要更多的逻辑识别处理
# include iostream # include opencv2/opencv.HPP # include opencv2/highgui/HPP # include opencv2/core/core . matimage_process(matsrc1 ) resize ) src1、src1、size ) 640、480 )； Mat dst； cvtcolor(src1，dst，COLOR_BGR2GRAY )； Threshold(dst，dst，0，255，THRESH_BINARY_INV )； matelement=getstructuringelement (morph _ ellipse，size (17，17 ) )； dilate(dst，dst，element )； return dst； }int main () mat src=im read (/home/SMS/tu/download.png )； matget_out=image_process(src； imshow (原图)、src； imshow(dst )、get_out )； vectorvectorPoint contours； findcontours(get_out，contours，RETR_TREE，CHAIN_APPROX_SIMPLE )； vectorrectbounding (contours.size ) )； vectorRect Rect_temp； for(size_tI=0； icontours.size (； I ) {bounding[I]=boundingrect(mat ) contours[I] )； 第cout '个轮廓的面积是' bounding[i].area () endl； if(bounding[I].area(5000 ) rect_temp.push_back ) bounding[I]； } } cout '超过500的轮廓面积为' rect_temp.at(0).area ) ) endl； for(size_tI=0； iRect_temp.size (； I ) ) rectangle(src，Rect_temp[i].tl )、Rect_temp[i].br )、scalar (0，0，255 )、10，8； (imshow )、drawing )、src； 维客(0； }！ [检查后的图] https://img-blog.csdn img.cn/2020112117582331.png？ x-oss-process=image/watermark，type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk，shadow_10，text _ a hr0 CHM6ly9ibg9nlmnzzg4u bmv0l 01 zez