Python实现识别多个条码/二维码（二）

这篇博客实现的是“Python实现识别多个条码/二维码（一）”未完成的解码任务。由于系统坏了，软件重装等一系列原因，所以拖到现在。。不好意思哈。

在上一篇中我们已经能把两个条形码找出并框起来了，接下来就是要解码。先上代码吧。

from sys import exit
from Image import _ImageCrop
from PIL import Image
import numpy as np
import zbar
import cv2# 加载图片并把它转换为灰度图片
image = cv2.imread('F:/work/barcode/bar_code/20.jpg')
img = Image.open(r'F:/work/barcode/bar_code/20.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#cv2.imshow("sobel_Image", gray)
#cv2.waitKey(0)
#使用Canny做边缘检测
gradient = cv2.Canny(gray , 20 ,520)
#cv2.imshow("Canny_Image", gradient)
#cv2.waitKey(0)(_, thresh) = cv2.threshold(gradient, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化
cv2.imshow("threshold_Image", thresh)
#cv2.waitKey(0)
# 构建kernel然后应用到 thresholded 图像上
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (10, 5))#形态学处理，定义矩形结构
closed = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations = 1)#膨胀图像，连接断点
#cv2.imshow("dilate_Image", closed)
#cv2.waitKey(0)im, contours, hierarchy = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#print contours
x = len(contours)
a = []
s = []#打印面积
for i in range(0,x):s.append(cv2.contourArea(contours[i]))#保留面积大于8000的轮廓
for m in range(0,x):if s[m] >= 8000 and s[m] <= 25000 :a.append(s[m])else:continuez = max(a)#for j in a:
#    print "a was : %f",jfor k in range(0,x):#增加一些筛选条件if s[k] >= 8000 and s[k] <= 25000 and ((z - s[k]) <= 8500 ) :rect = cv2.minAreaRect(contours[k])#返回矩形的中心点坐标，长宽，旋转角度box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))cv2.drawContours(image, [box], -1, (255, 0, 0), 2)#画一个方框把条形码区域圈起来u,v,w,t = cv2.boundingRect(contours[k]) #获取轮廓坐标#print u,v,w,t#根据坐标把条码裁剪下来并保存o = (u,v,u+w,v+t)barcode = img.crop(o)barcode.save(r'F:/work/barcode/bar_code/crop4.jpg')#print "s : %f",s[k]#构建解码器scanner = zbar.ImageScanner()scanner.parse_config('enable')pil = Image.open('F:/work/barcode/bar_code/crop4.jpg').convert('L')width, height = pil.size#解码raw = pil.tostring()image0 = zbar.Image(width, height, 'Y800', raw)scanner.scan(image0)for symbol in image0:print 'decoded', symbol.type, 'symbol', '"%s"' % symbol.dataelse:continuecv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
exit(0)

找条码的程序与前文基本相同。解码的实现从获取轮廓坐标开始。其实就是我们把条码从原图上裁剪下来（这里先保存后打开是因为CV2与PIL的交替使用），然后用zabr工具包进行解码。

下面放上结果图

有朋友问我zbar的安装，确实不好找哈，所以这里放上链接~

密码：bhx6

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