扫描两张二维码或条形码.值相减.得出的值然后与手工输入数值比对.是否一致的代码

以下是使用Python和OpenCV库实现的示例代码，可以对两张二维码或条形码进行扫描，并计算两个码的值的差，然后与手工输入的数值进行比对，判断是否一致：

import cv2
import numpy as np

# 读取手工输入的数值
manual_value = input("请输入手工输入的数值:")

# 读取两张二维码或条形码图片
img1 = cv2.imread('barcode1.jpg')
img2 = cv2.imread('barcode2.jpg')

# 创建一个ORB特征检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 使用ORB检测器获取图像的关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 创建一个Brute-Force匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 使用匹配器进行关键点匹配
matches = bf.match(des1, des2)

# 将匹配结果按照距离进行排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 计算码值的差
diff = 0
for match in matches:
    diff += abs(match.distance)

# 输出码值差和手工输入的数值，判断是否一致
if diff == int(manual_value):
    print("码值差和手工输入的数值一致")
else:
    print("码值差和手工输入的数值不一致")

在代码中，我们首先读取了手工输入的数值和两张二维码或条形码的图片。然后使用ORB特征检测器获取图像的关键点和描述符，并使用Brute-Force匹配器进行关键点匹配。将匹配结果按照距离进行排序，并计算码值的差。

最后，将码值差和手工输入的数值进行比对，判断是否一致，输出相应的结果。