利用python识别图片中的条码（pyzbar）及条码图片矫正和增强

利用python识别图片中的条码（pyzbar）

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

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）

只以pyzbar举例

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？

会的，但这种还比较好处理。
如图

这张图用上面的代码就会

解决的思路是把这个图片旋转回来，至于如何判断转多少度，可以通过opencv来处理。通过膨胀和腐蚀将其变为如图。

接着再用cv2.minAreaRect函数，这个函数会返回如下，

里面的第三个-45就是我们需要的角度。

综合起来的实现代码，我就放在下面了。（我自己写的，如果有帮到你，快点关注和赞）

import cv2
import pyzbar.pyzbar as pyzbar
import numpy as np

def barcode(gray):
    texts = pyzbar.decode(gray)
    if texts == []:
        angle = barcode_angle(gray)
        if angle < -45:
            angle = -90 - angle
        texts = bar(gray, angle)
    if texts == []:
        gray = np.uint8(np.clip((1.1 * gray + 10), 0, 255))
        angle = barcode_angle(gray)
        #西瓜6写的，转载需声明
        if angle < -45:
            angle = -90 - angle
        texts = bar(gray, angle)
    return texts

def bar(image, angle):
    gray = image
    #西瓜6写的，转载需声明
    bar = rotate_bound(gray, 0 - angle)
    roi = cv2.cvtColor(bar, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    texts = pyzbar.decode(roi)
    return texts


def barcode_angle(image):
    gray = image
    #西瓜6写的，转载需声明
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    kernel = np.ones((8, 8), np.uint8)
    dilation = cv2.dilate(binary, kernel, iterations=1)
    erosion = cv2.erode(dilation, kernel, iterations=1)
    erosion = cv2.erode(erosion, kernel, iterations=1)
    erosion = cv2.erode(erosion, kernel, iterations=1)
    
    contours, hierarchy = cv2.findContours(
        erosion, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    if len(contours) == 0:
        rect = [0, 0, 0]
    else:
        rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
    return rect[2]

def rotate_bound(image, angle):
    (h, w) = image.shape[:2]
    (cX, cY) = (w // 2, h // 2)

    M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
    cos = np.abs(M[0, 0])
    sin = np.abs(M[0, 1])
    #西瓜6写的，转载需声明
    nW = int((h * sin) + (w * cos))
    nH = int((h * cos) + (w * sin))

    M[0, 2] += (nW / 2) - cX
    M[1, 2] += (nH / 2) - cY

    return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH))

image=cv2.imread("/Users/phoenix/Downloads/barcode_455.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
texts = barcode(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)

条码是模糊的是否会影响识别？

会的，处理方法就是传统的调对比度，锐化。。。。
不过这个只能解决部分部分，至于有的条码，微信可以扫，支付宝可以扫，但是我们识别不了，这个也不能怪库不好，这部分该放弃就放弃吧。

结束语

如果你想用python来解决图像里的条码识别问题，这篇文章肯定是可以帮到你的。有不懂的，可以评论出来，我每天都会看，看到也就会回复。所以麻烦关注，点赞加评论咯。