python 批量识别条码

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mob649e8159b30b 2023-10-19 06:44:08 ©著作权

文章标签 Python python 遍历目录 文章分类 Python 后端开发

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Python批量识别条码：简介与使用示例

条码（Barcode）是一种将数字或字符信息以图形的形式表示的技术，广泛应用于商品管理、物流追踪等领域。而Python作为一种强大的编程语言，在条码识别方面也有许多强大的库和工具可供使用。

本文将介绍如何使用Python批量识别条码，并提供相应的代码示例。我们将使用常用的Python库OpenCV和pyzbar来实现条码的识别。

准备工作

在开始之前，我们需要先安装所需的库。可以通过以下命令使用pip进行安装：

pip install opencv-python
pip install pyzbar

安装完成后，我们就可以开始编写代码了。

批量识别条码

首先，我们需要导入所需的库：

import cv2
from pyzbar import pyzbar
import os

然后，我们需要定义一个函数read_barcodes，该函数用于读取图像并识别其中的条码：

def read_barcodes(frame):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用pyzbar库识别条码
    barcodes = pyzbar.decode(gray)

    for barcode in barcodes:
        # 提取条码的位置和数据
        (x, y, w, h) = barcode.rect
        barcode_data = barcode.data.decode("utf-8")
        barcode_type = barcode.type

        # 在图像中绘制条码和标签
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        text = f"{barcode_data} ({barcode_type})"
        cv2.putText(frame, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    return frame

接下来，我们需要遍历目录中的所有图像文件，并调用read_barcodes函数对其进行条码识别：

def main():
    # 图像文件所在的目录路径
    image_folder = "images"

    # 遍历目录中的所有图像文件
    for filename in os.listdir(image_folder):
        if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
            # 读取图像文件
            image_path = os.path.join(image_folder, filename)
            image = cv2.imread(image_path)

            # 对图像进行条码识别
            result = read_barcodes(image)

            # 显示识别结果
            cv2.imshow("Barcode Reader", result)
            cv2.waitKey(0)

    # 关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()