在MATLAB中如何实现EAN-13条形码的图像处理及识别流程？请详细描述从图像获取到信息提取的完整步骤。

条形码识别技术在商品信息处理、库存管理等多个领域发挥着重要作用。为了帮助你理解和掌握在MATLAB中实现EAN-13条形码识别的整个流程，本回答将详细探讨从图像获取到信息提取的各个关键步骤。

参考资源链接：[MATLAB实现EAN-13条形码识别与处理技术](https://wenku.csdn.net/doc/87bai9h4n3?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，条形码图像处理包括以下几个核心环节：图像获取、二值化处理、图像纠正、图像分割和条形码识别。

图像获取：在MATLAB中，可以通过`imread`函数读取条形码图像，该函数可以加载不同格式的图像文件。

二值化处理：二值化是为了将条形码的条纹清晰地从背景中分离出来。在MATLAB中，可以使用`imbinarize`函数结合Otsu方法或者设置一个固定的阈值来进行图像的二值化处理。

图像纠正：由于拍摄条件等原因，条形码图像可能出现扭曲，需要进行图像纠正。MATLAB中的`imrotate`函数可以用来校正图像的角度偏差。

图像分割：分割是为了将条形码区域内的每个条和空进行分离。`bwboundaries`函数可以用来检测二值化图像中条形码的边界，进而进行分割。

条形码识别：识别过程需要结合EAN-13编码规则，对分割后的条和空进行宽度测量，并通过编码表将测量结果转换为数字序列。MATLAB中可以使用`regionprops`函数测量区域属性，辅助识别过程。

为了更深入地学习MATLAB在条形码识别中的应用，建议阅读《MATLAB实现EAN-13条形码识别与处理技术》一书。本书不仅提供了理论知识，还详细介绍了如何在MATLAB环境中实现上述识别流程，并包含了丰富的示例代码，是读者学习和实践的良好资源。

参考资源链接：[MATLAB实现EAN-13条形码识别与处理技术](https://wenku.csdn.net/doc/87bai9h4n3?spm=1055.2569.3001.10343)