来分享一下Python识别处理照片中的条形码的完整攻略。
目录
- 背景介绍
- 准备工作
- 安装必备库
- 读取图片
- 处理条形码
- 示例1
- 示例2
- 结语
1. 背景介绍
现在,在很多场景中我们需要对商品进行条形码扫描,而Python可以很好地实现这个功能。本文主要介绍Python识别处理照片中的条形码的完整攻略。
2. 准备工作
在进行下一步,我们需要先了解一下什么是条形码?以及一些相关背景知识,可以从百度搜索一下相关内容,也可以查询资料。
3. 安装必备库
在Python中,我们需要安装ZBar库,ZBar是一个开放源代码的软件工具包,提供识别多种一维和二维码的功能。在终端输入命令安装ZBar:
sudo apt-get install libzbar0
然后我们需要安装pyzbar库,在终端输入命令安装:
pip install pyzbar
4. 读取图片
当我们安装好必备库后,我们需要先读取要进行扫描的照片。首先,我们需要在Python中导入必备库,例如:
import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode
然后,我们需要读取照片:
img = cv2.imread('test.jpg')
5. 处理条形码
在读取图片后,我们可以通过pyzbar库中的decode函数来识别图片中的条形码:
barcodes = decode(img)
这样,我们就能识别出图片中的所有条形码,并将结果保存在barcodes变量中。
6. 示例1
下面,我们给出一个示例,识别并打印出图片中的所有条形码:
import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode
# 读取要进行扫描的图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 识别图片中的条形码
barcodes = decode(img)
# 打印出所有识别出的条形码
for barcode in barcodes:
print(barcode.data.decode('utf-8'))
示例中,我们通过循环打印出所有识别出的条形码,其中'.decode('utf-8')'是为了将二进制数据转化为字符串。
7. 示例2
在另一个示例中,我们考虑将识别出的条形码用矩形框框出来:
import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode
# 读取要进行扫描的图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 识别图片中的条形码
barcodes = decode(img)
# 遍历所有识别出的条形码
for barcode in barcodes:
# 获取条形码的位置
(x, y, w, h) = barcode.rect
# 绘制矩形框
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 显示带框的图片
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
在这个示例中,我们用cv2库中提供的函数绘制了一个矩形框,并将其添加到原图片上,最后将加了框的图片展示出来。
8. 结语
本文主要介绍了Python识别处理照片中的条形码的完整攻略,其中包括了必备库的安装、读取图片、处理条形码,并提供了两个示例供大家参考。
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