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利用python实现对GS1
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条形码课程实验
任务需求：根据所学的知识，设计一个针对GS1-128条码的计算机自动识别软件系统技术方案，并编程实现之。 功能要求： 1：可自动识别SSCC条码； 2：可自动识别包含表6-88（P183）1的Al标识符； 3：可自动识别含有401，402，403，410，413，420，421，310n，330n等Al标识符 4：可自动识别具有链接功能GS-128条码 5：可双向自动识别GS1-128条码 6：具有友善的人机接口，能读取印制有GS1-128条码的图像文件（jmp，or JPEG任选一种即可，可不必考虑图像的旋转）识读出其对应代码在屏幕上显示出来。 7：每次只在水平方向上测试一个符合GS1-128条码长度尺寸及字符数量要求的条码； 在做这个实验设计的时候，我还没有了解到pyQt，所以是队员使用tkinter编写的界面，不过本次实验也确实是我学习pyQt的契机，为我打开了一扇简易图形化程序设计的大门，也让我更加深入地体会了Python的美妙。 考虑到需要图像识别等等操作，为了简便，我和组员选择了相对较为简单的Python语言，不再多言，直接进入正题。 提取图像信息我们应该知道条形码的条空排列记载了信息，就如同英文字幕的排列构成不同的单词，不够条形码的规则更严格，要识别条形码，就必须要得到条形码的条空排列，条空宽度，那么如何从一张条形码图像中得到我们需要的条空组合的信息呢？ 大体思想就是:使用python的crop截图操作，从图片中间截取高度为1像素，宽度等于原图的图，这个图等同于一条线，转化成灰度图，再使用np.asarray（）得到每个像素的颜色值，0为黑色，255为白色，为了方便条为1，白为0，我们对黑白进行倒转。 img = Image.open(image_path) #载入图片 width, height = img.size #获取图片宽高 basewidth = 3*width #拉伸三倍宽度以使得数据图更直观，对解码没影响 img = img.resize((basewidth, height), Image.ANTIALIAS) #设置图片宽高 hor_line_bw = img.crop((0, int(height/2), basewidth, int(height/2) + 1)).convert('L') #从正中间切割一条像素宽度为1的线 hor_data = np.asarray(hor_line_bw, dtype="int32")[0] #获取线的像素颜色值，黑色为0，白色为255 hor_data = 255 - hor_data #倒转数据使得大数代表（黑）条 avg = np.average(hor_data) #求平均值作为分界线到这一步，可以将获得的像素值进行绘图，看看情况 plt.plot(hor_data) plt.show()此为绘制手机拍书上的条形码得到的数据图，虽然十分不整齐，但是依然可以识别出正确数据，证明采用平均值作为判断条空的依据是很合理的 得到条码图像信息之后，就要开始对其解码，GS1-128条码除了终止符，其它的都由11个单位条空单元组成，例如数字“01”，就可以被编码成“11001101100”，可是不同图像有不同的大小，随之条空的宽度也会不同，那么我们如何知道一个条或空是几个单位构成的呢？一个条到底是“11”，还是“111”？ 所幸虽然绝对宽度在变化，但是一个正确的条码，宽度比例应当是不变的，所以我们要通过一些方式，算出每一张图片中一个单位的宽度，结合GS1-128条码的起始符是“1101”，于是就有了如下方法 pos1, pos2 = -1, -1 #初始化 bits = "" for p in range(basewidth - 2): if hor_data[p] avg: #如果从空到条 bits += "1" if pos1 == -1: #如果还没有对pos1赋值，也就是还没有遇到过条 pos1 = p #记录此时p的指向，指向第一个条的前一个位置 if bits == "101": #如果已经遍历完了起始符“1101” pos2 = p #记录此时p的指向，指向“1101”中的“0” break if hor_data[p] > avg and hor_data[p + 1] avg and hor_data[p + 1] |
第一感觉是图像识别，但是此前我们完全没有类似的开发经验，所幸，我们在简书上找到了一篇译文《怎样用Python识别条形码？[译]》2，里面也对条形码的编码规则作了一个大致介绍，我们采用了上面的方式获取图像中的信息。
此为条形码生成网站生成的标准条形码图 
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