在我们识别条码的过程里，首先要找到条码所在的区域，那么怎么样来找到这个条码的区域呢？如果仔细地观察条码，会发现条码有一个特性，就是水平的梯度和垂值的梯度会不一样，如果进行相减，会发现差值比较大。如果其它位置的图像一般不会这样。利用这个特性，就可以把条码所在区域求出来。

演示的代码如下：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#[email protected]
#
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

#读取图片
img = cv2.imread('barcode6.jpg')
#
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray', gray)

gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_32F, dx=0, dy=1, ksize=-1)

gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)
gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)
cv2.imshow('gradient', gradient)

blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
(_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('thresh', thresh)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7))
closed = cv2.morpholog