使用模板匹配算法写一段条码检测代码

好的，以下是一个基于模板匹配算法的条码检测代码段：

import cv2

# 读取待检测图像和条码模板图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')
template = cv2.imread('barcode_template.jpg', 0)

# 获取模板图像的尺寸
w, h = template.shape[::-1]

# 使用模板匹配算法进行条码检测
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8 # 设置匹配阈值
loc = np.where(res >= threshold)

# 标注检测到的条码
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow('Barcode Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们使用OpenCV库的`matchTemplate`函数进行模板匹配，将待检测图像中与条码模板相似度高于设定阈值的区域标注为条码。该算法的缺点是对于光照变化、遮挡等情况的鲁棒性较差，需要针对实际应用场景进行优化。