一维、二维、三维条码一维二维都很常见了，三维条码还是第一次听说，不知是不是量子云码一类的。网上摘抄了三维条码简介：三维条码具有更大的信息容量、相同的识别便易性和较好的安全性。
三维码的主要特征在于利用色彩或灰度（或称黑密度）表示不同的数据并进行编码。其实Python有条码扫描库，Python2一直都有一个很是出名，那就是zbar，但此库。虽然牛，却已经停止维护了，如果是python3，不能使用zb
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2023-07-08 21:03:12
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各种扫码软件最近要做个二维码识别的项目，查到二维码识别有好多开源的不开源的软件Zbar首先试了一下Zbar，python加载ZBar时各种报错。可能的原因是zbar的dll文件是32位的，而我系统是64位的，所以运行不了。只能自己拿源码编译一个64位的出来，对于我这种伸手党来说自己编译源码是难以接受的，所以就放弃了。后来看到文章说Zbar不能识别倾斜的条形码，而且也不能定位条形码区域。Zxingz
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2023-07-04 12:25:13
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对于条码的识别程序，网上有很多，不过很多都是只识别一个，并且此处的“识别”指的是找出图片中的条码，并没有对条码进行译码。本篇博客将先实现第一个功能，即，找出图中的多个条码。下篇博客会实现第二个功能，即，对找出的条码进行译码。下面看代码：from sys import exit
import numpy
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2023-09-16 19:47:45
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导读在前两期中我们已经讲述了条形码和二维码的相关内容，本期将使用MyQR和qrcode制作二维码。MyQR 库是 Python 中最流行的二维码制作函数库。它通过一个简单的函数就可生成生动有趣的二维码，可谓是二维码制作神器。更多信息，请参考其GitHub内容。安装方式如下：pip install myqr引用方式为from MyQR import myqr，其中常用的参数如下：而qrcode模块同
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2023-10-07 21:44:24
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假设我们要检测下图中的条形码：图1：包含条形码的示例图片现在让我们开始写点代码，新建一个文件，命名为detect_barcode.py，打开并编码： Python 1 # import the necessary packages
2 import numpy as np
3 import argparse
4 import c
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2024-01-09 18:20:42
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先上源码，github地址：https://github.com/DerrickRose25/Opencv_QRcode_recognition 环境：Pycharm 、Python3.7 在pycharm里安装opencv-python、pyzbar的包简版代码识别度高，但是直接使用库函数没有任何意义，但是很实用：import cv2
import pyzbar.pyzbar as pyzbar
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2024-02-02 13:37:03
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在日常生活中，经常会看到条形码的应用，比如超市买东西的生活，图书馆借书的时候。。。那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？这就是今天要介绍的内容了这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括：1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题
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2023-11-16 21:14:58
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QRCode是生成二维码的库，采用里德-所罗门码来进行编码，里德-所罗门码是一种带有容错机制的编码方法，采用这种机制扫描的时候并不需要读取所有的比特位，因此也使得简单的在QRcode中少量的更改信息，比如加入小型的图片等。image是图片处理库，依赖于django、olefile、pillow安装qrcodepip install qrcode查看命令行命令行中使用命令qr https://www
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2023-09-14 15:12:21
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条形码简单，方便印刷，因此在各个领域得到了广泛的应用。我们自己的项目里也可以将一些特定的数据以条形码的方式来展示和应用，实现一码走天下。那么如何在C#，.Net平台代码里生成条形码呢？答案是使用SharpBarcode！
SharpBarcode是C#快速高效、准确的条形码，线性条码，QR的读取和生成类库。接口调用简单，文档齐全。初识SharpBarcode您可以点击下面的链接了
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2023-07-02 15:16:47
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halcon学习笔记-一维码（条形码）检测拿到图像，一般先要对图像做预处理，当然你的图像质量很高就可以不用做了。常用的方法有： （1）scale_image，灰度图像灰度值缩放（很好用） （2）emphasize，图像锐化，突出图像的轮廓（高频）部分 （3）zoom_image_factor，图像缩放用到的基本算子有：create_bar_code_model（）：创建一维码模型 GenParam
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2024-04-17 12:41:44
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1.http://www.qinms.com/webapp/barcode/ 免费生成条码.下面介绍:JsBarcode.all.js条码支持的有:CODE128 CODE128 (自动模式切换) CODE128 A/B/C (强制模式)EAN EAN-13 EAN-8 EAN-5 EAN-2 UPC (A)COD
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2023-07-11 13:06:23
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这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术，展示一个条形码检测的基本实现。我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题，浏览代码之后，我提供了一些对原始算法的更新和改进。
首先需要留意的是，这个算法并不是对所有条形码有效，但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉。
用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码这篇博文
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2023-11-29 16:47:11
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在上篇文章中，我演示了如何计算视频文件中的帧数。今天我们将用这些知识来帮助我们完成可视化电影条形码，类似于上图的那个。我第一次知道电影条码是在几年前，在2013年布鲁克林电影节上。自从我开始运营PyImageSearch网站，我收到了一些关于生成电影条形码的邮件，因此我决定写一篇关于它的博客文章。毕竟，这是一个相当简介成熟的技术。为了构建电影条码，我们需要完成三个任务：任务1：确定视频文件中
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2024-08-14 17:09:00
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条形码是1949年提出的，条形码可以标出商品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等信息。条形码由宽度不同、反射率不同的条（黑色）和空（白色）组成，按照特定的编码规则编制，用来表达一组数字、字母信息的图形标识符。常见的条形码有：EAN-13商品条码，Code128码，EAN/Ucc128码，UPC码，ITF-14码，交叉25码（code 2of5 Interl
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2023-10-07 13:35:42
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条码检测系统——基于MATLAB的一维条码识别摘 要：条码技术是如今应用最广泛的识别和输入技术之一，由于其包含的信息量大，识别错误率低而在各个方面得到很大的重视。它发展迅速并被广泛应用于于工业、商业、图书出版、医疗卫生等各行各业。由我国目前发展现状来看，条码的正常使用受到条形码印刷质量和商品运输过程的影响，并且传统的条码识读方式是采用光电识读器，条码图像对光的不同反射效果也必然会对条码的识读产生影
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2024-05-22 09:30:08
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各种扫码软件最近要做个二维码识别的项目，查到二维码识别有好多开源的不开源的软件Zbar首先试了一下Zbar，python加载ZBar时各种报错。可能的原因是zbar的dll文件是32位的，而我系统是64位的，所以运行不了。只能自己拿源码编译一个64位的出来，对于我这种伸手党来说自己编译源码是难以接受的，所以就放弃了。后来看到文章说Zbar不能识别倾斜的条形码，而且也不能定位条形码区域。Zxing然
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2024-02-04 21:51:28
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条形码课程实验任务需求：根据所学的知识，设计一个针对GS1-128条码的计算机自动识别软件系统技术方案，并编程实现之。 功能要求： 1：可自动识别SSCC条码； 2：可自动识别包含表6-88（P183）1的Al标识符； 3：可自动识别含有401，402，403，410，413，420，421，310n，330n等Al标识符 4：可自动识别具有链接功能GS-128条码 5：可双向自动识别GS1-12
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2023-12-02 16:25:08
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今天我们将重构代码去检测视频中的条形码。举个例子，下图是我实验的一个截图，我手持Modern Warfare 3，我们的程序能够顺利检测到其背面的条形码。图1：使用Python和OpenCV检测视频流中的条形码注意：非常感谢Jason的建议，他在上次的博客中留言道：要是能检测视频中的条形码将是很酷的事情。你说的很对，这确实很酷。举个例子，假设我们12月26日这天正在电玩店工作。店外面排起了足有十个
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2023-12-04 22:35:18
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扫描和识别条形码的android支持库 android支持扫描条形码。不过手里没有真机，无法理解该功能是一个应用，还是一个可API调用的功能。不过在网上找到一个免费开源的android处理条形码的库。见：http://code.google.com/p/zxing可以作为应用安装到android上，见：http://code.google.com/p/zxing/wiki/G
Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术，展示一个条形码检测的基本实现。我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题，浏览代码之后，我提供了一些对原始算法的更新和改进。 首先需要留意的是，这个算法并不是对所有条形码有效，但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉。 假设我们要检测下图中的条形码： 图1：包含条
