barcode_name

时间: 2023-08-21 11:02:21 浏览: 32
Barcode(条形码)是一种用于在商品、物流、库存等领域中对物品进行自动识别和跟踪的编码系统。在条形码中,数字和字母被编码成一系列宽度不同的条形和空白,不同的编码规则对应不同的条形码类型。条形码可以通过扫描仪读取,并与数据库中的信息进行匹配,实现快速、准确的自动识别和记录。 Barcode name(条形码名称)指的是条形码的类型或规格,例如 EAN-13、Code 128、QR Code 等。每种条形码类型都有自己的编码规则和条形码格式,因此在使用条形码时需要确定所采用的条形码类型,并按照该类型的规则生成条形码。
相关问题

openmv中的barcode_name

在 OpenMV 中,`barcode_name` 是一个包含已知条形码类型名称的字符串数组。当识别到一个条形码时,OpenMV 会自动检测该条形码的类型,并将其类型名称存储在 `barcode_name` 中。用户可以通过访问 `barcode_name` 来获取识别到的条形码类型名称。 例如,以下代码使用 OpenMV 的条形码识别功能来检测图像中的条形码,并将其类型名称打印出来: ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) while(True): img = sensor.snapshot() barcode = img.find_barcode() if barcode: barcode_type = barcode[0].payload() barcode_name = image.barcode_name(barcode_type) print("Detected barcode of type:", barcode_name) time.sleep(100) ``` 在上述代码中,`img.find_barcode()` 函数用于检测图像中的条形码,如果检测到了条形码,则返回一个包含条形码信息的元组。通过访问元组中的 `payload()` 方法可以获取该条形码的类型编号,然后使用 `image.barcode_name()` 函数将其转换为类型名称并打印出来。

codeRsltLen = sendlen - gproc_conf->usr_pro.head_len - gproc_conf->usr_pro.tail_len; if (codeRsltLen <= JPG_NAME_BARCODE_LEN){ for (i = 1; i <= codeRsltLen; i++) { ch = sendbuf[i]; //过滤掉不能做文件名的字符 if (is_char_valid_for_file_name(ch)) { pJpgName[nTotlLen] = ch; nTotlLen++; } } } else{ codeRsltLen = JPG_NAME_BARCODE_LEN; for (i = 1; i <= codeRsltLen; i++) { ch = sendbuf[i]; //过滤掉不能做文件名的字符 if (is_char_valid_for_file_name(ch)) { pJpgName[nTotlLen] = ch; nTotlLen++; } }

这段代码的作用是根据一些条件过滤字符并将其存储到一个文件名中。首先,它计算了要处理的字符的长度,然后根据长度的大小选择不同的处理方式。如果字符长度小于等于JPG_NAME_BARCODE_LEN,那么它会循环遍历每个字符并检查其是否可以作为文件名的有效字符。如果是有效字符,则将其存储到pJpgName数组中,并增加nTotlLen的值。如果字符长度大于JPG_NAME_BARCODE_LEN,它会将字符长度重置为JPG_NAME_BARCODE_LEN,并执行相同的循环和字符过滤操作。

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# 获取指定目录下的所有图片路径12 image_paths = glob.glob(directory + "/*.png") + glob.glob(directory + "/*.jpg") for image_path in image_paths: # 读取图片 image = cv2.imread(image_path) # 将图片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 解码二维码 barcodes = pyzbar.decode(gray) for barcode in barcodes: # 解码得到的二维码数据转换为UTF-8格式 barcode_data = barcode.data.decode("utf-8") # 获取二维码在图片中的位置 (x, y, w, h) = barcode.rect # 更新字典中二维码对应的图片名为最后一次出现的图片名 qr_code_dict[barcode_data] = (barcode_data, image_path, (x, y)) rospy.loginfo(barcode_data) # 打开或创建文件,并以写入模式打开 with open("/root/picture/openmv/qr_codes.txt", "w") as f: #qr_codes为文件名.txt /root/oo/ # 遍历字典中的每个二维码和对应的图片名 for qr_code, image_name in qr_code_dict.items(): #qr_code接收键 image_name接收对应键的值 # 将图片名、二维码信息和坐标写入文件 f.write('{}\t{}\t\n'.format(image_name, qr_code)) # 打开或创建CSV文件,并以写入模式打开 with open("/root/picture/openmv/qr_codes.csv", "w") as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) # 写入CSV文件的表头 writer.writerow(["QR Code"]) # 遍历字典中的每个二维码和对应的图片名 for qr_code, image_name in qr_code_dict.items(): # 替换二维码内容中的双引号 qr_code = qr_code.replace('"', '') # 将二维码内容写入CSV文件 writer.writerow([qr_code])

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