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 # 用OpenCV实现条形码识别
 
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 最近，我们为OpenCV贡献了一维条形码识别模块，代码收录在：[https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/barcode](https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/barcode)
 
 我们收集的数据集（数据集地址：[https://github.com/SUSTech-OpenCV/BarcodeTestDataset](https://github.com/SUSTech-OpenCV/BarcodeTestDataset)，共250张条码图片）上进行了测试，我们的识别算法正确率达到了**96%**，速度为**20ms**每张图像。作为对比，我们也测试了ZXing在该数据集上的表现，其正确率为**64.4%**，速度为**90ms**每张图像。
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 1. 优化的超分辨率策略指的是对较小的条码进行**超分辨率放大**，不同大小条码做不同处理。
 
-2. 解码算法的核心是基于条码编码方式的**向量距离计算**。因为条码的编码格式为固定的数个"条空"，所以可以在约定好"条空"间隔之后。将固定的条空读取为一个向量，接下来与约定好的编码格式向匹配，取匹配程度最高的编码为结果。
+2. 解码算法的核心是基于条码编码方式的**向量距离计算**。因为条码的编码格式为固定的数个"条空"，所以可以在约定好"条空"间隔之后。将固定的条空读取为一个向量，接下来与约定好的编码格式相匹配，取匹配程度最高的编码为结果。
 
 3. 在解码步骤中，解码的单位为一条线，由于噪点，条空的粘连等原因，单独条码的解码结果存在较大的不确定性，因此我们加入了对**多条线的扫码**，通过对均匀分布的扫描与解码，能够将二值化过程中的一些不完美之处加以抹除。