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2d 데이터 매트릭스 감지에 대해 작업 중이지만 바코드가 각 제품에서 바코드를 변경하여 감지하는 데 문제가 있습니까? 아무도 도와 줄 수 있니?2d 데이터 매트릭스 (바코드) 감지 알고리즘이 결과를 제공하지 않습니다.
A
답변
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데이터 매트릭스의 사양은 식별되도록 설계되었습니다. 보려는 의도대로 코드를 볼 필요가 있습니다. 어디에서 시작하겠습니까? 코드는 조용한 영역과 "L"패턴을 가지고 있습니다. 그것이 당신이 찾고있는 것입니다.
이 작업을 수행하는 방법은 이미지의 일반 매개 변수에 따라 다릅니다.
첫 번째 고려 사항은 밝기 및 대비입니다. 고정 된 중간 지점에 의존 할 수 있습니까? 어디에서 더 가벼운 것이 흰색이라고하고 어두운 것은 모두 검은 색입니까? 아니면 간단한 히스토그램이 유용한 중점을 제공합니까? 또는 그림자와 불규칙한 조명으로 이미지의 밝은 부분에 검은 색 값이 표시되고 이미지의 그림자 부분에 흰색이 짙게 나타 납니까? 평판 형 스캐너에서는 좋은 명암 대비가 쉽지만 카메라 폰 사진은 더 문제가됩니다.
다음으로 고려해야 할 사항은 크기와 해상도입니다. 카메라 폰 애플리케이션의 경우 저해상도 이미지에서 높은 비율의 이미지에 바코드가 포함되는 반면 스캐너에는 많은 이미지와 검색해야 할 바코드 데이터가있을 수 있습니다.
마지막으로 발표가 있습니다. 바코드가 360도 회전 할 것입니까? 평평하고 수평이 될 것인가, 또는 비뚤어 지거나 구부러져 있거나 기울어 질 수 있습니까? 렌즈 왜곡에 대한 우려가 있습니까?
고려 사항에 대답 할 수 있으면 바코드를 식별하기 위해 수행해야 할 사항을 알려야합니다. Datamatrix에는 왜곡 된 코드를 읽을 수있는 클럭 표시가 있지만 왜곡을 정의하는 데 더 많은 작업이 필요하므로 필요하지 않으면 그렇게하지 마십시오.