绑定ZBar的OpenCV条形码和QR码扫描器

pip 安装 opencv 教程 https://hotdog29.com/?p=550

步骤1：从 apt 或 brew 存储库安装 zbar

为Ubuntu或Raspbian安装ZBar
可以使用以下命令完成为Ubuntu安装ZBar：

$ sudo apt-get install libzbar0

步骤2（可选）：创建虚拟环境并安装OpenCV

你有两个选择：

使用已准备好OpenCV的现有虚拟环境（跳过此步骤并转到步骤3）。
或者创建一个新的，孤立的虚拟环境，包括安装OpenCV。
虚拟环境是Python开发的最佳实践，我强烈建议您使用它们。：

标题第3步：安装 pyzbar

$ pip install pyzbar

如果您尝试将pyzbar安装到Python的系统版本中，请确保您也使用 sudo 命令。

在单个图像中使用OpenCV解码条形码和QR码

在我们实现实时条形码和QR码读取之前，让我们首先从单个图像扫描仪开始

打开一个新文件，将其命名为 barcode_scanner_image .py 并插入以下代码：

from pyzbar import pyzbar
import argparse
import cv2
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,help="path to input image")
args = vars(ap.parse_args())

在第2-4行，我们导入我们所需的包。

无论 pyzbar 和 CV2 （OpenCV的）需要按照前一节中的说明进行安装。

相比之下， argparse 包含在Python安装中，它负责解析命令行参数。

我们为此脚本（- image ）提供了一个必需的命令行参数，并在第7-10行进行了解析。

您将在本节末尾看到如何在传递包含输入图像路径的命令行参数时运行脚本。

现在，让我们拍摄输入图像并将pyzbar放入工作：

# load the input image
image = cv2.imread(args["image"])

# find the barcodes in the image and decode each of the barcodes
barcodes = pyzbar.decode(image)

在第13行，我们通过其路径加载输入图像（包含在我们方便的 args 字典中）。

从那里，我们称之为 pyzbar 。解码查找和解码条码中的图像（第16行）。这就是ZBar的所有魔力发生的地方。

我们还没有完成 - 现在我们需要解析条形码变量中包含的信息：

# loop over the detected barcodes
for barcode in barcodes:# extract the bounding box location of the barcode and draw the# bounding box surrounding the barcode on the image(x, y, w, h) = barcode.rectcv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)# the barcode data is a bytes object so if we want to draw it on# our output image we need to convert it to a string firstbarcodeData = barcode.data.decode("utf-8")barcodeType = barcode.type# draw the barcode data and barcode type on the imagetext = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5, (0, 0, 255), 2)# print the barcode type and data to the terminalprint("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))

# show the output image
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

从第19行开始，我们遍历检测到的条形码。

在这个循环中，我们继续：

从条形码中提取边界框（x，y） -坐标。矩形对象（第22行），使我们能够定位和确定，其中在所述输入图像的当前条形码。
绘制在检测到的条形码周围的图像上绘制一个边界框矩形（第23行）。
将条形码解码为 “utf-8” 字符串并提取条形码类型（第27和28行）。打电话是至关重要的。解码（“utf-8” ）函数对象将字节数组转换为字符串。您可以通过删除/评论来进行实验，看看会发生什么 - 我会将此作为实验让您尝试。
在图像上格式化并绘制 barcodeData 和 barcodeType（第31-33行）。
最后，将相同的数据和类型信息输出到终端以进行调试（第36行）。
我们来测试我们的OpenCV条形码扫描仪。您应该使用此博客文章底部的 “下载”部分下载代码和示例图像。

从那里，打开终端并执行以下命令：

An OpenCV barcode and QR code scanner with ZBarPython

$ python barcode_scanner_image.py --image barcode_example.png
[INFO] Found QRCODE barcode: {"author": "Adrian", "site": "PyImageSearch"}
[INFO] Found QRCODE barcode: https://www.pyimagesearch.com/
[INFO] Found QRCODE barcode: PyImageSearch
[INFO] Found CODE128 barcode: AdrianRosebrock
$ python barcode_scanner_image.py --image barcode_example.png
[INFO] Found QRCODE barcode: {"author": "Adrian", "site": "PyImageSearch"}
[INFO] Found QRCODE barcode: https://www.pyimagesearch.com/
[INFO] Found QRCODE barcode: PyImageSearch
[INFO] Found CODE128 barcode: AdrianRosebrock

正如您在终端中看到的那样，所有四个条形码都被找到并正确解码！

有关已处理图像的信息，请参阅图1，该图像已覆盖红色矩形和我们软件找到的每个条形码的文本。

使用OpenCV实时读取条形码和QR码
在上一节中，我们学习了如何为单个图像创建Python + OpenCV条形码扫描程序。

我们的条形码和QR码扫描仪运行良好 - 但它提出了一个问题，我们可以实时检测和解码条形码+ QR码吗？

要查找，请打开一个新文件，将其命名为 barcode_scanner_video .py ，然后插入以下代码：

An OpenCV barcode and QR code scanner with ZBarPython

# import the necessary packages
from imutils.video import VideoStream
from pyzbar import pyzbar
import argparse
import datetime
import imutils
import time
import cv2# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",help="path to output CSV file containing barcodes")
args = vars(ap.parse_args())

在第2-8行，我们导入了我们所需的包。

此时，回想一下上面的解释，你应该识别 pyzbar ， argparse 和 cv2 。

我们还将使用 VideoStream 以高效的线程方式处理捕获视频帧。您可以在此处了解有关VideoStream类的更多信息。如果您的系统上没有安装 imutils，只需使用以下命令：

An OpenCV barcode and QR code scanner with ZBarShell

$ pip install imutils

我们将解析一个可选的命令行参数 - output ，其中包含输出逗号分隔值（CSV）文件的路径。该文件将包含来自我们视频流的每个检测到的和解码的条形码的时间戳和有效负载。如果未指定此参数，则CSV文件将放在当前工作目录中，名称为 “barcodes.csv” （第11-14行）。

从那里，让我们初始化我们的视频流并打开我们的CSV文件：

# initialize the video stream and allow the camera sensor to warm up
print("[INFO] starting video stream...")
# vs = VideoStream(src=0).start()
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
time.sleep(2.0)# open the output CSV file for writing and initialize the set of
# barcodes found thus far
csv = open(args["output"], "w")
found = set()

在第18行和第19行，我们初始化并启动我们的 VideoStream 。你可以：

使用USB网络摄像头（取消注释第18行和注释第19行）
或者，如果您使用Raspberry Pi，您可以使用PiCamera（取消注释第19行和注释第18行）。
我选择使用我的Raspberry Pi PiCamera，如下一节所示。

然后我们暂停两秒钟，让相机可以预热（第20行）。

我们将在CSV文件中写入我们找到的所有条形码（但确保不会写入重复项）。这是记录条形码的一个示例。`
实际操作是任意的 - 我们只是使用CSV文件作为示例。

您可以随意更新代码以包含您可能希望的任何通知。

我们在第24行打开 csv文件进行写入。如果要修改要附加到文件的代码，只需将第二个参数从 “w” 更改为 “a” （但您必须以不同的方式搜索文件中的重复项）。

我们还为找到的条形码初始化一组。此集将包含唯一的条形码，同时防止重复。

让我们开始捕捉+处理帧：

# loop over the frames from the video stream
while True:# grab the frame from the threaded video stream and resize it to# have a maximum width of 400 pixelsframe = vs.read()frame = imutils.resize(frame, width=400)# find the barcodes in the frame and decode each of the barcodesbarcodes = pyzbar.decode(frame)

在第28行，我们开始循环并继续抓取并调整视频流中的帧大小（第31和32行）。

从那里，我们称之为 pyzbar 。解码以检测和解码帧中的任何QR +条形码。

让我们继续循环检测到的条形码：

 # loop over the detected barcodesfor barcode in barcodes:# extract the bounding box location of the barcode and draw# the bounding box surrounding the barcode on the image(x, y, w, h) = barcode.rectcv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)# the barcode data is a bytes object so if we want to draw it# on our output image we need to convert it to a string firstbarcodeData = barcode.data.decode("utf-8")barcodeType = barcode.type# draw the barcode data and barcode type on the imagetext = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)cv2.putText(frame, text, (x, y - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)# if the barcode text is currently not in our CSV file, write# the timestamp + barcode to disk and update the setif barcodeData not in found:csv.write("{},{}\n".format(datetime.datetime.now(),barcodeData))csv.flush()found.add(barcodeData)

如果您阅读上一节，此循环应该看起来非常熟悉。

实际上，线38-52 是相同的那些单个图像脚本。有关此代码块的详细介绍，请参阅单图像条形码检测和扫描部分。

56-60行是新的。在这些行中，我们检查是否找到了唯一的（以前未找到的）条形码（第56行）。

如果是这种情况，我们会将时间戳和数据写入 csv 文件（第57-59行）。我们还将barcodeData附加到 find 集合，作为处理重复项的简单方法。

在实时条形码扫描器脚本的其余行中，我们显示框架，检查是否按下了退出键，并执行清理：

# close the output CSV file do a bit of cleanup
print("[INFO] cleaning up...")
csv.close()
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()# show the output framecv2.imshow("Barcode Scanner", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFF# if the `q` key was pressed, break from the loopif key == ord("q"):break

在第63行，我们显示输出帧。

然后在第64-68行，我们检查键，如果按下“q”，我们就会跳出主执行循环。

最后，我们在第72-74行进行清理。

$ python barcode_scanner_video.py
[INFO] starting video stream...

现在可以呈现条形码到相机，当你完成后，可以打开条形码的.csv 文件（或者如果你愿意可以执行

tail -f barcodes.csv

在单独的终端查看的数据，因为它实时输入CSV文件

文章出处:https://www.pyimagesearch.com/2018/05/21/an-opencv-barcode-and-qr-code-scanner-with-zbar/
。
项目源代码下载连接:http://t.dripemail2.com/c/eyJhY2NvdW50X2lkIjoiNDc2ODQyOSIsImRlbGl2ZXJ5X2lkIjoiNDk0MzYzNDU0OSIsInVybCI6Imh0dHA6Ly9weWltZy5jby91czFmYT9fX3M9MXVnZ2ZucnpnNGFzamthZHpyYzMifQ

感谢 Adrian Rosebrock

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