详解利用详解利用python识别图片中的条码(识别图片中的条码(pyzbar)及条码图片矫正和增强)及条码图片矫正和增强
前言前言
这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。(zxing的话,我一直没有装好,等装好之后再写一篇)
具体步骤具体步骤
前期准备前期准备
用opencv去读取图片,用pip进行安装。
pip install opencv-python
所用到的图片就是这个
使用使用pyzbar
windows的安装方法是
pip install pyzbar
而mac的话,最好用brew来安装。
(有可能直接就好,也有可能很麻烦)
装好之后就是读取图片,识别条码。
代码如下
import cv2
import pyzbar.pyzbar as pyzbar
image=cv2.imread("/Users/phoenix/Downloads/barcode.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
texts = pyzbar.decode(gray)
for text in texts:
tt = text.data.decode("utf-8")
print(tt)
结果如图:
特殊情况处理(条码图片矫正和增强)特殊情况处理(条码图片矫正和增强)
只以pyzbar举例
条码是颠倒的是否会影响识别?条码是颠倒的是否会影响识别?
不影响,单纯颠倒180度和90度是不会影响识别的。
我们把上一个图的颠倒180度,用颠倒后的图试一下
import cv2
import pyzbar.pyzbar as pyzbar
import numpy as np
image=cv2.imread("/Users/phoenix/Downloads/barcode_180.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
texts = pyzbar.decode(gray)
print(texts)
if texts==[]:
print("未识别成功")
else:
for text in texts:
tt = text.data.decode("utf-8")
print("识别成功")
print(tt)
结果如图
90度的话也是同样可以成功的。但是其它角度就会GG。
条码是倾斜的是否会影响识别?条码是倾斜的是否会影响识别?
会的,但这种还比较好处理。
如图
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