1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
条码的检测在自动化数据采集中占重要地位，原始的采集均为一维采集，即利用红外光线等扫描器进行扫描，需要人工的进行对准，不仅费时，而且浪费人力，随着现代的摄像技术的不断发展，现在的条码可以直接通过摄像机采集整个的条码图像，然后利用计算机图像处理的技术识读条码，通过现代图像处理技术，对条码图像进行定位、分割、校正、识别。
对于条码的识别，由于采集的是条码的图像，这些图像往往包含了很多的信息，其他的一些字符，还有就是图像的质量都会对识别产生比较大的影响，所以识别的关键就在于将条码区域分割出来，对于分割条码，针对图像的特征，对于条码，纹理是条码的一个显著的特征，Jain等人研究了基于Gabor小波纹理分析的条码检测，Arnould等人利用梯度特征进行条码检测，在这里，本文针对条码图像的特征，将图像分成多个子区域，然后利用子区域的对比度，还有方向边缘强度等特征筛选出可能包含条码的图像子区域，然后利用图像的合并和补偿最终得到条码区域，得到条码区域后再利用hough变换，得到条码的倾斜方向，进而进行理想的校正，为条码的识别提供最好的图像。
2.1Otsu算法
Otsu算法之所以称为最大类间方差法是因为，该方法主要是通过阈值进行前后背景分割，而该方法确定最佳阈值的方法是该值使类间方差最大，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。
利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。
前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度
背景：用n2, sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度
当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差，在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax.
otsu 大津算法将图像背景和前景分成黑白两类很好理解，但是如何确定背景和前景的二值化界限（阈值）呢？对于不同的图像，这个阈值可能不同，这就需要有一种算法来根据图像的信息自适应地确定这个阈值。
需要将图像转换成灰度图像，255个灰度等级。可以将图像理解成255个图层，每一层分布了不同的像素，这些像素垂直叠加合成了一张完整的灰度图。我们的目的就是找到一个合适的灰度值，大于这个值的我们将它称之为背景（灰度值越大像素越黑），小于这个值的我们将它称之为前景（灰度值越小像素越白）。
2.2 条形码角度矫正
条形码是根据一定的编码规则，利用不同粗细度的黑线和空白排列形成的一种符号。条形码广泛应用于日常生活中，例如商品和快递单。目前的一维条形码通常可以用来存储数字、字母等信息，由于一维条形码只在单个方向上表达信息，使得现有的机器视觉技术在识别一维条形码时对条形码的放置角度有要求，通常需要调整条形码的角度以便于进行条形码识别，现有的条形码校正方法只能对一维条形码进行小角度校正，在条形码角度倾斜较严重的情况下校正的效果较差，使得条形码识别结果较差。
进行坐标变换：
为了旋转后的图像不会出现锯齿状毛刺，需要在旋转时利用插值法进行相应的插值双线性插值法，数学模型如下：
双线性插值得到的图像效果很好，有利于条码的识别。
3.MATLAB核心程序
block_size=32;
k=1;
threshold=240;
grayimg=rgb2gray(origimg);
[M,N]=size(grayimg); %原图像大小
waitimg=imcrop(grayimg,[0 0 N-mod(N,block_size) M-mod(M,block_size)]);%待检图像
imshow(waitimg);
MM=floor(M/block_size);
NN=floor(N/block_size);
blockimg=mat2cell(waitimg,ones(MM,1)*block_size,ones(NN,1)*block_size); %将原图像分块成32x32
%特征检测
contrast_pixel=zeros(MM,NN);
Edge_num=zeros(MM,NN);
barcode_region=zeros(MM,NN);
for i=1:MM
for j=1:NN
contrast_pixel(i,j)=Contrast(blockimg{i,j},block_size); %对比度计算
if contrast_pixel(i,j)>50
barcode_region(i,j)=1;
end
end
end
%标记目标区域，补偿后得到条码区
[L,num] = bwlabel(barcode_region,8);
C2=matrix_hist(L,num);
[Max_num,Max_Label]=max(C2);
for i=1:MM
for j=1:NN
if L(i,j)~=Max_Label
blockimg{i,j}=0*blockimg{i,j};
end
end
end
waited_img=cell2mat(blockimg);
imshow(waited_img);
%提取出目标图像
[left,right,top,bottom]=Get_destimg(waited_img);
width=right-left;
height=bottom-top;
barcodeimg=imcrop(waitimg,[left,top,width,height]);
destimg=imcrop(waitimg,[left+width/2-50,top+height/2-50,100,100]);
%hough检测倾角
Binaryimg=Otsu(destimg); %二值化
edgeimg=edge(Binaryimg,'canny'); %边缘
theta=houghtheta(edgeimg)
%矫正图像
%h=imrotate(barcodeimg,theta,'bilinear');
h=rotate(barcodeimg,theta*3.1415926/180);