一、获取代码的方式
我的资源已上传到完整代码： 基于条形码识别matlab条形码识别含Matlab源码 403期】 (https://download.csdn.net/download/TIQCmatlab/62925370) 点击上面的蓝色字体，直接付费下载。
付费专栏图像处理（Matlab）
点击蓝色字体付费栏图像处理（Matlab），扫描上面的二维码，付费299.9元订阅海神光博客，私信博主凭支付凭证可免费获得上传本博客CSDN资源代码（订阅日起三天内有效)； 点击CSDN资源下载链接：上传本博客CSDN资源代码
二、二维条码识别简介
二维条码采用数字图像处理技术识别， 是二维条码识别中常用的方法， 它具有光电识别方法方面具有无与伦比的优势。此外，图像识别方法对识别角度的要求不如光电识别方法严格， 一些二维条形码 (如QR Code码) 可以从任何角度识别。
在图像条形码识别过程中， 采集二维条形码图像首先采用图像采集设备， 然后利用图像处理技术去除和分割条形码图像， 最后调用条码特征读取算法, 读取条码值并显示识别结果， 图3是图像式条形码识别过程, 各模块的功能如下：
(1) 图像采集。通过数码相机、扫描仪或特殊图像传感器， 如CCD图像传感器或CMOS图像传感器等设备采集条形码图像。
(2) 图像预处理。图像预处理过程主要包括图像降噪、背景分离、图像校正等。由采集系统或其他原因引起的噪声， 采集的图像有些模糊或黑白孤立， 这对条码图像的进一步处理极为不利， 因此，根据条码图像噪声是否严重， 选择一个或多个滤波器进行滤波， 去除噪声。目前，中值滤波法应用较多。背景分离是将条码区与背景分离， 避免在没有有效信息的区域提取特征， 提高后续处理速度。标准差阈值跟踪法一般用于背景分离， 图像条码部分由黑白条块组成， 灰度变化大， 因此，标准差较大；背景灰度分布相对平坦， 标准差小。将条码图像分块， 如果每个小块的标准差大于某个阈值， 小块中的所有像素点都是有效的；否则是背景。由于收集到的图像总是倾斜和偏移产生几何畸变， 条难快速正确地识别条码， 因此，必须进行图像校正， 一般方法是:利用行差运算和Hough变换相结合， 快速准确地找到条码图像边界线， 计算倾斜角度， 条码图像通过双线插值校正。 
图1 图像条形码识别过程 (3) 二值化处理。条码识别是基于二值图像， 图像二值化算法很多， 条码图像直方图具有良好的双峰特性， 大津阈值法[4]可以很好地分割条码图像。图像二值化后， 二值图像中的1像素代表黑条， 0像素代表白条。
(4) 边缘检测。条码识别的本质是边缘检测， 传统的条导数零交叉，传统的条码识别算法是检测条码边缘[2，6]。
(5) 条码读取。根据确定的条码边缘确定条码黑白模块的宽度， 编制相应的译码程序，使用不同的条码编码规则， 确定条码字符值， 这个算法很成熟。
(6) 显示和处理结果。条码识别的结果通常由计算机显示， 实际应用中可根据结果进行处理。
在图像条形码识别过程中， 若能知道条码条的空宽值， 条码符号值由不同条码的算法决定。因此，在图像条码识别过程中， 图像处理部分的算法非常重要， 不同的图像处理方法会影响后续的条码识别结果。图像处理过程中的技术难点如下：
(1) 图像模糊问题。由于条码印刷质量差、光照弱、摄像设备质量等原因， 采集的条形码图像模糊， 黑白条块之间的边缘不清楚， 甚至黑白条的边缘也几乎融合在一起。针对这个问题， 目前国内一些处理方法采用各种经典滤波技术对条码图像进行除噪， 中值滤波技术应用广泛。当图像采集非常模糊时， 这种处理方法有一定的局限性， 有时甚至会导致条码无法识别。
(2) 边缘检测问题。在传统算法中，条码边缘通常根据二阶导数零交叉进行检测。在图像采集和图像滤波过程中，条形码图像边缘会有一定程度的模糊。由于条码图像去噪， 大多选用经典的中值滤波算法， 该算法对椒盐噪声有明显的去噪效果， 但对高斯噪声的去噪效果较差。在实际应用中， 图像采集产生的模糊基本上是高斯噪声， 中值滤波法无法有效去除噪声。采用二阶导数零交叉检测条码边缘会有1~2个像素的偏差， 这将影响条码条空宽度的确定， 从而影响识别。因此，边缘模糊是影响条形码识别的重要因素。
要解决边缘模糊问题， 噪声必须分析。我们知道平滑图像主要集中在中低频部分， 噪声信息或边缘信息主要集中在高频段。通常的滤波方法是不加区别地过滤高频信息， 边缘信息不可避免地会被过滤掉， 导致图像边缘模糊。文献[6]提出了一种基于边缘检测的小波去噪方法， 该方法利用小波变换良好的时频特性， 只需沿梯度方向检测小波变换系数模值的局部极大值， 图像的边缘点， 但小波系数的模值也可能与噪声点相对应。因此，在检测到小波系数的极大值后， 还需要去除与噪声点对应的小波系数。噪声的Lipschitz指数为负, 信号的Lipschitz指数为正, 随着规模的增加，信号系数逐渐增大， 噪声系数逐渐降低。根据这一特点，可以去除噪声引起的虚假边缘， 将非噪声点的模值连接到图像的边缘。该方法既能达到去噪目的，又能保持图像边缘， 这种把去噪和边缘检测结合起来的新思路在一定程度上解决了去噪引起图像边缘模糊的难题。
二、部分源代码
clc; close all; %启动定时器，测试软件性能 [filename,filepath]=uigetfile('*.jpg',打开文件);%gui中打开文件 filep=strcat(filepath,filename); %filep Image=imread(filep); tic; %读取图像并进行二值化 % Image = imread('0081.jpg'); level = graythresh(Image); %获取图像二值化的阈值 bw = im2bw(Image,level); %二值化处理 imshow(bw); t = 1; p = 1; [m n] = size(bw); %初步计数黑白条的书目 q = round(m/2); for i=q for j=1:n-1 if bw(i,j)==0&&bw(i,j+1)==1%颜色变化由黑色变成白色，黑条 x(t) = j; t = t+1; end end end for i=q for j=1:n-1 if bw(i,j)==1&&bw(i,j+1)==0 %颜色变化由白色变成黑色，白条 y(p) = j; p = p+1; end end end pin = 0; while length(x)~=30||length(y)~=30 %%等待提示信息 if pin ==0 display('正在扫码，请对准而条形码............'); end pin = pin+1; %条形码有损坏是逐行扫描 for pp=q:round(5*m/6) t=1; p=1; if length(x)==30&&length(y)==30 %通过判断黑白条数测试当前行有无算坏 break; end for i=pp for j=1:n-1 if bw(i,j)==0&&bw(i,j+1)==1 x(t) = j; t = t+1; end end end for i=pp for j=1:n-1 if bw(i,j)==1&&bw(i,j+1)==0 y(p) = j; p = p+1; end end end end end if length(x)~=30||length(y)~=30 display('扫码错误！'); return; end if i~=round(m/2) display('该条形码已受损，但仍然可以正常扫描'); end %计算每个条—空的宽度，利用所记录在xy数组中的坐标值，对应相减 for ii=1:30 if ii==1 d(ii)=x(ii)-y(ii); %计算第一个条的宽度 d(ii+1)=y(ii+1)-x(ii); %计算第一个空的宽度 end if ii>1 if ii>1&&ii<30 d(2*ii) = y(ii+1)-x(ii); %分别计算第2~29个空的宽度 d(2*ii-1)=x(ii)-y(ii); %分别计算第2~29个条的宽度 elseif ii==30 d(ii*2-1)=x(ii)-y(ii); %总共有59个条-空，单独计算第三十个条的宽度 end end end j = 3; for i=1:6 r(i)=(d(j+1)+d(j+2)+d(j+3)+d(j+4))/7; %计算左边六个字的基准码的宽度 end j=32; for i=7:12 r(i)=(d(j+1)+d(j+2)+d(j+3)+d(j+4))/7; %计算右边五个字的基准码的宽度 end n=0;%四字计数 i=1; j1=1; j=4;%跳过起始符，从左边第一个开始读码 flag0=0;%作为标识符，将样条交替翻译成1或者0 while j<=56 if n==4 n=0; i=i+1; end if d(j)<0.5*r(i)%小于0.5舍去 return; elseif d(j)<1.5*r(i)&&d(j)>0.5*r(i)%0.5~1.5记为1个值 if flag0==0 bs(j1)={
'0'};%对于的被译码 else bs(j1)={
'1'}; end j1=j1+1; elseif (d(j)>=1.5*r(i))&&(d(j)<2.5*r(i))%1.5~2.5记为2个值 if flag0==0 bs(j1)={
'00'}; else bs(j1)={
'11'}; end j1=j1+1; elseif (d(j)>=2.5*r(i))&&(d(j)<3.5*r(i))%2.5~3.5记为3个值 if flag0==0 bs(j1)={
'000'}; else bs(j1)={
'111'}; end j1=j1+1; elseif (d(j)>=3.5*r(i))&&(d(j)<4.5*r(i))%3.5~4.5记为4个值 if flag0==0 bs(j1)={
'0000'}; else bs(j1)={
'1111'}; end j1=j1+1; else return; end n=n+1; if flag0==0 flag0=1; else flag0=0; end 四、运行结果
五、matlab版本及参考文献
2014a
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020. [2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013. [3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013. [4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015. [5]赵群礼,周秋平.基于图像的二维条形码识别技术研究[J].合肥师范学院学报. 2010,28(06)