上屏:部首码、末笔码、结构码、识别码

部首码是指汉字的首笔部分所对应的部首的编码，以便于输入和检索。例如，“人”字的部首为“亻”，它的部首码为“9”。

末笔码是指汉字的最后一笔所对应的编码，以便于输入和检索。例如，“人”字的末笔为“丿”，它的末笔码为“H”。

结构码是指汉字的笔画组成形式所对应的编码，以便于输入和检索。例如，“人”字的结构为“一丿”，它的结构码为“HD”。

识别码是指根据汉字的笔画顺序和笔画数码得出的唯一编码，以便于输入和检索。例如，“人”字的识别码为“1200010000”。

相关问题

给通用规范汉字进行编码，首码是部首拼音首字母，第二码是末笔码，采用末笔画名称拼音首字母，第三码是结构码，按照中文信息编码列出合体字12种类型，再加上独体字共13种类型，最后一码是识别码或构件码，从该字末笔倒着看熟悉的汉字构件。

通用规范汉字编码规则如下：

首码：部首拼音首字母
第二码：末笔码，采用末笔画名称拼音首字母
第三码：结构码，按照中文信息编码
第四码：识别码或构件码，从该字末笔倒着看熟悉的汉字构件

合体字12种类型：
1. 上下结构
2. 左右结构
3. 上中下结构
4. 上左下结构
5. 上右下结构
6. 上左右结构
7. 上上下下结构
8. 左中右结构
9. 左上右下结构
10. 左下右上结构
11. 上中下左右结构
12. 上左下右结构

独体字1种类型：
13. 简体结构

每种类型的编码如下：

1. 上下结构：首码+末笔码+101
例如，字 “门” 的编码为 “mab101”

2. 左右结构：首码+末笔码+102
例如，字 “人” 的编码为 “rsb102”

3. 上中下结构：首码+末笔码+103
例如，字 “工” 的编码为 “gpb103”

4. 上左下结构：首码+末笔码+104
例如，字 “卜” 的编码为 “bcb104”

5. 上右下结构：首码+末笔码+105
例如，字 “力” 的编码为 “llb105”

6. 上左右结构：首码+末笔码+106
例如，字 “冫” 的编码为 “bjb106”

7. 上上下下结构：首码+末笔码+107
例如，字 “八” 的编码为 “bqb107”

8. 左中右结构：首码+末笔码+108
例如，字 “土” 的编码为 “tfb108”

9. 左上右下结构：首码+末笔码+109
例如，字 “水” 的编码为 “srb109”

10. 左下右上结构：首码+末笔码+110
例如，字 “氵” 的编码为 “ssb110”

11. 上中下左右结构：首码+末笔码+111
例如，字 “日” 的编码为 “rrb111”

12. 上左下右结构：首码+末笔码+112
例如，字 “小” 的编码为 “xjb112”

13. 简体结构：首码+末笔码+113
例如，字 “口” 的编码为 “krb113”

quagga如何识别临时图片上的条形码完整代码

Quagga是一个开源的条形码识别库，可以识别多种类型的条形码，包括EAN、UPC、Code 128等。

以下是使用Quagga识别临时图片上的条形码的完整代码示例：

import cv2
import numpy as np
import quagga

# 读取图片
img = cv2.imread('barcode.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 循环遍历轮廓
for cnt in contours:
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    # 进行逼近轮廓
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * perimeter, True)
    # 如果轮廓有四个点
    if len(approx) == 4:
        # 将轮廓进行透视变换
        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.int0(box)
        # 提取条形码区域
        barcode = img[min(box[:, 1]):max(box[:, 1]), min(box[:, 0]):max(box[:, 0])]
        # 将条形码区域转换为灰度图像
        barcode_gray = cv2.cvtColor(barcode, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 进行条形码识别
        decoded = quagga.decode(barcode_gray)
        # 输出识别结果
        print(decoded)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先读取图片并进行灰度化和二值化处理，然后查找轮廓并进行逼近，如果轮廓有四个点，则进行透视变换，提取条形码区域，并对其进行灰度化和识别，最后输出识别结果。