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Python中pyzxing安裝與測試方法

OpenCV學堂 ? 來源:OpenCV學堂 ? 作者:OpenCV學堂 ? 2022-06-12 16:50 ? 次閱讀

引子

Python中有幾個開源的條碼解析庫,之前我測試過pyzbar、libdmx這些庫,發現都是個錘子,主要是功能太弱了,解碼能力堪憂,之前我用ZXING C++版本寫過一很好用的條碼跟二維碼的解碼庫,于是我搜索一下看看是否有Python版本的ZXING,發現真有就是pyzxing,但是需要注意的是,它不是基于ZXing C++的,它是通過Python調用Java的依賴實現解碼的,而且默認是支持hard模型跟旋轉模式解碼的。

pyzxing安裝與測試

https://pypi.org/project/pyzxing/

pyzxing在python下安裝特別簡單,只需要一條命令行執行:

pip install pyzxing

但是它其實是依賴OpenJDK才能運行的,推薦最好安裝1.8版本,下載地址如下:

https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#jdk18-windows

安裝好之后,cmd運行測試如下:

fa9fe6c4-ea27-11ec-ba43-dac502259ad0.png

相關解碼函數

相關功能與函數說明可以直接訪問這個頁面:

https://pypi.org/project/pyzxing/

它支持三種輸入

-直接輸入圖像文件名,然后解碼-使用opencv-python讀取圖像,輸入numpy數據解碼-使用目錄通配符,支持一次多張解碼操作

相關函數演示代碼如下:

from pyzxing import BarCodeReader
reader = BarCodeReader()results = reader.decode('/PATH/TO/FILE')# Or file pattern for multiple filesresults = reader.decode('/PATH/TO/FILES/*.png')print(results)# Or a numpy array# Requires additional installation of opencv# pip install opencv-pythonresults = reader.decode_array(img)

OpenCV-Python解碼開發演示

在實際使用ZXING的解碼中,首先需要做的就是各種圖像預處理,因為多數工業噴碼的圖像質量都很一般,直接ZXING解碼一次成功率大概只有50%左右,都需要通過各種預處理之后輸入到ZXING二次解碼,二次解碼成功率會提升到95%左右,這個時候需要針對那些特別難的碼進行更深度的預處理跟重新裁剪然后三次解碼,總的三次解碼成功率可以達到99%左右。這個里面涉及特別多解碼細節問題。這里以最簡單的幾個工業常見的DataMatrix碼的解碼為例說明:
frompyzxingimportBarCodeReader
importcv2
importos

code_roi=cv2.imread(os.path.join(test_dir,f),cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.bitwise_not(code_roi,code_roi)
ret,binary=cv2.threshold(code_roi,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
se=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
binary=cv2.erode(binary,se)
results=reader.decode_array(binary)
found=False
forresultinresults:
code_txt=result.get('parsed')
ifcode_txtisnotNone:
print("decodecontent:",code_txt)
print("codetype:",result.get('format'))
found=True

fad250a0-ea27-11ec-ba43-dac502259ad0.png

fb048f66-ea27-11ec-ba43-dac502259ad0.png

fb509e56-ea27-11ec-ba43-dac502259ad0.png

解碼輸出

fbfafe0a-ea27-11ec-ba43-dac502259ad0.png

原文標題:OpenCV+pyzxing實現條碼解析

文章出處:【微信公眾號:OpenCV學堂】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。


審核編輯:湯梓紅
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