Python识别快递条形码及Tesseract-OCR使用详解

对于“Python识别快递条形码及Tesseract-OCR使用详解”的完整攻略，我们可以从以下四个部分展开：

1. 概述

本文主要介绍如何使用Python程序进行快递条形码的识别和解析，并详细介绍了Tesseract-OCR的使用方法。本文将首先介绍什么是条形码，条形码的编码方式以及常见的二维码和一维码等。然后，介绍了Python中条形码识别的几种实现方式，并且详细的介绍了基于Tesseract-OCR的图片识别方法。

2. 条形码

条形码是现代物流管理的基础之一，其中有一些重要的知识点需要了解，包括如何编码、如何识别等等。针对这些知识点，本文章阐述了以下几点：

1. 条形码一般分为一维码和二维码两种；
2. 条形码的编码是通过将数字和字符映射到相应的线条和空白区域，再通过扫描仪或摄像机进行解码和识别；
3. 常见的一维条形码有：EAN、UPC、CODABAR、CODE 128等等。

3. 条形码识别的实现

在Python中，实现条形码的识别一般有以下几种方式：

1. 使用Python库pyzbar实现；
2. 使用Python库zbar实现；
3. 使用Python库libdmtx实现；
4. 使用Tesseract-OCR实现。

以上方法，Tesseract-OCR是最为常用的一种方法。为了方便读者使用，本文将详细介绍Tesseract-OCR的使用方法，其中包括：

1. 安装Tesseract-OCR；
2. Tesseract-OCR常见错误处理；
3. Tesseract-OCR的使用实例。

4. 示例说明

在Tesseract-OCR使用实例中，本文提供了两个示例。以下是详细说明：

示例一

一张快递单页面包含了一维码和二维码，需要将二维码解析成字符串，并将生成的字符串作为参数，调用第三方接口获取快递信息。

在Python中，可以通过以下代码实现：

import pytesseract
from PIL import Image
import requests

# 读取二维码图片，并转化为灰度图像
im = Image.open('qrcode.png').convert('L')

# 对图片进行处理，提高识别能力
im = im.point(lambda x: 255 if x > 200 else 0)

# 使用Tesseract-OCR识别图片
text = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng', config='--psm 7')

# 调用第三方接口，查询快递信息
url = 'http://kuaidi100.com/query'
data = {'type': 'zhongtong', 'postid': text}
r = requests.post(url, data=data)

# 打印快递信息
print(r.json())

上面代码中，我们首先使用Pillow库中的Image模块读取二维码图片，并将其转化为灰度图像。接着，使用Tesseract-OCR对图片进行识别，并调用第三方接口查询快递信息。最后，打印快递信息。

示例二

需要在一张包含一维码的快递单页面中，识别出该快递单的快递公司（如圆通、中通等）以及快递单号。

在Python中，可以通过以下代码实现：

import pytesseract
from PIL import Image

# 读取快递单页面图片，并转化为灰度图像
im = Image.open('express.png').convert('L')

# 对图片进行处理，提高识别能力
im = im.point(lambda x: 255 if x > 200 else 0)

# 使用Tesseract-OCR识别图片
text = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng', config='--psm 7')

# 根据快递单号的格式，提取快递公司和快递单号
express_no_pattern = r'(YT\d{8,})|(ZTO\d{11,})|(STO\d{12,})|(YD\d{10,})'
result = re.findall(express_no_pattern, text)

# 打印快递公司和快递单号
for item in result:
    print(item[0])
    print(item[1])

该示例中，我们首先使用Pillow库中的Image模块读取快递单页面图片，并将其转化为灰度图像。接着，使用Tesseract-OCR对图片进行识别，并根据快递单号的格式，提取出快递公司和快递单号。

以上就是本文对于“Python识别快递条形码及Tesseract-OCR使用详解”的完整攻略，如有问题欢迎随时提问。