条码在识读之前必须进行图像处理，下面介绍几种常见的图像处理的理论和算法。

1．灰度处理

数字图像在计算机上以位图的形式存在，位图是一个矩阵式点阵，其中每一点称为像素，像素是数字图像中的基本单位。一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值所标识。一般将白色的灰度值定义为255，黑色的灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述，就能呈现五彩缤纷的颜色。彩色图像可以分解成红（R）、绿（G）、蓝（B）三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。但是一幅彩图中每个像素都用RGB分量表示，图像文件将会变得非常庞大，因此在实际应用中，通常采用调色技术，将256色位图转变为灰度图像。对于24位真彩图，每个像素用三个字节分别表示R、G、B三个分量。将256色位图转换为灰度图像，首先必须计算每一种颜色对应的灰度值。256色位图的灰度图像与RGB值的对应关系如下：

Y＝0.299R＋0.587G＋0.114BR＝G＝B＝Y

根据R、G、B的值求出Y值后，将R、G、B的值都赋予Y值，写入新图，这样就可以将256色位图转换成灰度图像。

2．灰度直方图

在数字图像处理中，一个简单和有用的工具是直方图，它概括一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的直方图还可以由其直方图完全描述。直方图的计算是简单的，直方图的计算可以用相当低的代价来完成。

直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标级（0～L－1），纵坐标表示该灰度出现的频率（像素的个数）

3．图像二值化处理

为了便于对图像进行后续处理，需要对图像进行二值化处理，二值化处理将不可避免地丢失图像信息。若阈值选取过小，会提取多余的部分；若选取的过大，会丢失所需要的图像信息。因此阈值选取是图像二值化处理中的一项重要技术，它的选取直接关系到后续的处理。针对条码识读系统而言，二值化图像的效果直接影响到条码识读的可靠性。

阈值化分割原理：先确定一个处于图像灰度取值范围之中的阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素划分为两类：像素灰度值大于阈值的为一类，像素值小于和等于阈值的为另一类。这两类像素一般分属图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了分割的目的。如果一个物体其内部具有均匀一致的灰度值，并分布在一个具有另一个灰度值均匀背景中，使用阈值的效果更佳。

阈值分割算法主要有两个步骤：

①确定需要的分割阈值。

②将像素与分割阈值做比较并划分。

数据采集器不能读取条码，一般情况下均有以下几种的原因造成的：

1、条码不符合规范，例如缺少必须的空白区，条和空的对比度过低，条和空的宽窄比例不合适；

2、没有打开识读这种条码的功能；

3、条码表面复盖有透明材料，虽然眼睛可以看到条码，但是采集器识读条件严格，不能识读；

4、阳光直射，感光器件进入饱和区；

5、硬件故障，和你的经销商联系进行协商进行售后服务。

如经过检查，除以上原因外仍未能解决，请咨询你的经销商或厂家。

油墨的颜色搭配应充分考虑油墨的偏色，油墨的偏色对条码的精度影响也很大。从理论上讲只要按照颜色配比使用油墨就可满足条码印刷要求，但由于印刷油墨存在着色相不纯的缺陷，导致偏色情况发生。

所以，应准确控制油墨的用色，使油墨密度均匀、色相饱和、纯度高，最好在印刷条码前先测定某种油墨在红光下的反射率是否达到要求。金墨的反光度和光泽性会造成镜面反射效应，影响扫描器识读，故不能用于印刷杭州条形码。此外，油墨的浓度和墨层的厚度也应适合条码印刷要求，由于条码印刷是实地印刷，其印刷所能达到的反射密度与油墨的光学特性和墨层厚度有关。

印刷过程中，印刷的反射密度是随油墨厚度的增加而增加的，当油墨厚度达到一定值后，密度随即达到饱和状态。一般油墨饱和密度要求为：黑色油墨１.８～２.０；青色油墨１.４５～１.７０；品红油墨１.２５～１.５０；黄色油墨０.９０～１.０５；其他专色油墨０.８以上。由于印刷工艺上的差异，印品墨层的厚度也不同，一般胶印为２～４μｍ；凸印为８μｍ；柔印为１０μｍ；凹印为１２μｍ；丝印为３０μｍ。

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