基于图像处理与模式识别的MATLAB条形码自动识别系统

资 源 简 介

本项目提供一款MATLAB条形码识别工具，支持Code 128、EAN-13等常用格式，具备图像预处理、定位解码及校验功能，集成自动化流程，适用于快速部署的识别场景。

详 情 说 明

基于图像处理与模式识别的MATLAB条形码自动识别系统

项目介绍

本项目是一个利用MATLAB实现的条形码自动识别系统，旨在通过先进的图像处理与模式识别技术，高效准确地识别图像中的条形码信息。系统支持包括Code 128、EAN-13、UPC-A在内的多种常见格式，能够自动完成从图像输入到结果输出的全过程，适用于不同光照与拍摄条件下的条形码图像，具有良好的鲁棒性。

功能特性

• 多格式支持：可识别Code 128、EAN-13、UPC-A等主流一维条形码。
• 全自动处理：集成图像预处理、定位、解码、校验流程，用户只需提供图像。
• 鲁棒性强：内置图像质量增强、倾斜校正、噪声过滤等功能，适应复杂场景。
• 结果可信：输出解码字符串的同时，提供识别置信度评估。
• 直观展示：可选图形界面，在原图上可视化标注识别区域与解码信息。

使用方法

1. 确保MATLAB环境及必要工具箱已正确安装（见“系统要求”）。
2. 将包含条形码的图像文件（JPG/PNG/BMP格式）准备好。
3. 在MATLAB中运行主脚本 main.m。
4. 根据提示选择或输入图像文件路径。
5. 系统将自动处理并输出识别结果（解码字符串、置信度），可选择是否显示可视化结果。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox。
• 推荐配置：为获得最佳性能，建议使用较新版本的MATLAB。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要功能包括：引导用户提供输入图像，驱动整个识别系统的启动与运行，协调调用图像预处理、条形码区域定位、具体解码算法以及结果校验等一系列核心模块，并负责最终将识别结果（包括解码信息、置信度以及可选的可视化图像）输出给用户。