如何使用python实现对DM二维码的矫正,并计算其中心坐标,偏移角度和二维码内容的0-1矩阵

时间: 2024-05-06 10:19:34 浏览: 9
要实现对DM二维码的矫正,需要进行以下步骤: 1. 导入相关库 ```python import cv2 import numpy as np ``` 2. 读取二维码图片 ```python img = cv2.imread('qrcode.png') ``` 3. 转换为灰度图像 ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 4. 进行二值化处理 ```python _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) ``` 5. 查找轮廓 ```python contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 6. 找到最大的轮廓 ```python max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) ``` 7. 进行透视变换 ```python rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) dst_pts = np.array([[0, 0], [0, 511], [511, 511], [511, 0]], dtype=np.float32) M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst_pts) dst = cv2.warpPerspective(img, M, (512, 512)) ``` 8. 计算其中心坐标和偏移角度 ```python center = rect[0] angle = rect[2] ``` 9. 提取二维码内容的0-1矩阵 ```python gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) rows, cols = thresh.shape matrix = np.zeros((rows // 8, cols // 8), dtype=np.int8) for i in range(rows // 8): for j in range(cols // 8): matrix[i, j] = np.mean(thresh[i * 8:i * 8 + 8, j * 8:j * 8 + 8]) / 255 ``` 完整代码如下: ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('qrcode.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) dst_pts = np.array([[0, 0], [0, 511], [511, 511], [511, 0]], dtype=np.float32) M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst_pts) dst = cv2.warpPerspective(img, M, (512, 512)) center = rect[0] angle = rect[2] gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) rows, cols = thresh.shape matrix = np.zeros((rows // 8, cols // 8), dtype=np.int8) for i in range(rows // 8): for j in range(cols // 8): matrix[i, j] = np.mean(thresh[i * 8:i * 8 + 8, j * 8:j * 8 + 8]) / 255 print(center) print(angle) print(matrix) ```

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