python 识别barcode并提高准确率

其实Python的条码扫描库，一直都有一个很是出名，那就是zbar,但此库虽然牛，却已经停止维护了，如果是python3,则不能使用zbar库了，python2.7还是可以用的。忙活了一下午才发现我的python3.5不能用zbar库，哈哈蓝瘦
1、zbar依赖库安装，python2.x,可以使用zbar，已经停止维护了，python3不能使用。

sudo apt-get install libzbar-dev
pip install zbar
#如果没有安装成功，或者使用过程中报错：No module named 'zbar'，尝试下面安装：
pip install zbar-py

2、python3可以使用pyzbar库

pip3 install pyzbar

opencv读图解析结果，并显示

import pyzbar.pyzbar as pyzbar
import cv2
img = cv2.imread("out/3.jpg")
decodedObjects = pyzbar.decode(img)
for barcode in decodedObjects:
    print(barcode)
    (x, y, w, h) = barcode.rect
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
    barcodeType = barcode.type
    text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
    cv2.putText(img, text, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.6, (0, 0, 125), 2)
cv2.imshow("output.jpg",img)
cv2.waitKey(0)

PIL Image读图解析结果，并显示

from PIL import Image,ImageEnhance,ImageDraw,ImageFont
img=Image.open("out/5.jpg")
decodedObjects = pyzbar.decode(img)
for barcode in decodedObjects:
    print(barcode)
    (x, y, w, h) = barcode.rect
    draw = ImageDraw.ImageDraw(img)  # 用a来表示右侧这段
    print(x, y, w, h)
    draw.rectangle((x, y, x+w, y+h),  outline='red', width=1)  # 在100
    barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
    barcodeType = barcode.type
    text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
    draw.text((x, y-10), text, font=ImageFont.truetype('./QRCode-OpenCV/font/kalimati.ttf', 25), fill= (255,0,0))
img.show()
img.save('out.jpg')

3、cv2.barcode_BarcodeDetector()，目前只支持EAN-13, EAN-8 and UPC-A，OpenCV在V4.5.3版本以上。

import cv2
import numpy as np
import os
bardet = cv2.barcode_BarcodeDetector()
img = cv2.imread("./out/6.jpg")
path='/home/mby/文档/out'
dirs=os.listdir(path)

# 输出所有文件和文件夹
for file in dirs:
    print (file)
    img = cv2.imread(os.path.join(path, file))
    ok, decoded_info, decoded_type, corners = bardet.detectAndDecode(img)
    c=corners.astype(np.int32)
    cv2.polylines(img, c, 1, 255)
    cv2.imshow('',img)
    cv2.waitKey()

通常情况下清晰的图片都是可以的，但工业应用的都是相对模糊一些的图片，效果并不好。有待解决。