条码在生活中随处可见，其可分为三类：一维条码、二维条码、三维条码
一维条码：
我们平时习惯称为条形码。条形码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条（简称条）和白条（简称空）排成的平行线图案。
二维条码：
二维条码简称为二维码，常见的二维码为QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。
三维条码：
三维条码具有更大的信息容量、相同的识别便易性和较好的安全性。三维码的主要特征在于利用色彩或灰度（或称黑密度）表示不同的数据并进行编码。
一、实现效果
二、安装所需的库
2.1、安装扫描库
安装命令：pip3 install pyzbar
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zbara库，哈哈蓝瘦
2.2、安装其他必要库
后续功能需要用到PIL和OpenCV-Python相关库，可参考以下链接进行简单认识和库的安装
三、系统环境准备
3.1、Windows环境
如果是Windows电脑则可以跳过。* 0 *
3.2、树莓派环境
第一步：插入并打开CSI摄像头（参考：https://www.cnblogs.com/dongxiaodong/p/9814119.html）
第二步：配置系统启动之后加载bcm2835-v4l2这个模块,原因是树莓派中的camera module是放在/boot/目录中以固件形式加载的，不是一个标准的V4L2的摄像头驱动，所以用opencv的（cv2.VideoCapture（0）会无视频数据），加上这句之后就可以解决以上问题。
命令：sudo vi /etc/modules
加入：bcm2835-v4l2
四、实现简单的图识别
使用pyzbar和PIL 进行图片的二维码识别，并输出识别结果
识别结果：
找到一张二维码图片，并下载其中二维码：
基本代码：
1 import pyzbar.pyzbar as pyzbar 2 from PIL import Image,ImageEnhance 3 4 image = "imgxdongxiao.png" 5 6 img = Image.open(image) 7 #处理图片 8 #img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(2.0)#增加亮度 9 10 #img = ImageEnhance.Sharpness(img).enhance(17.0)#锐利化 11 12 #img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(4.0)#增加对比度 13 14 #img = img.convert('L')#灰度化 15 16 #显示原图,调用系统默认的图片显示器 17 img.show() 18 19 texts = pyzbar.decode(img) 20 #输出结果 21 for text in texts: 22 tt = text.data.decode("utf-8") 23 print(tt)
五、图识别进阶
使用pyzbar和PIL 及OpenCV-Python，实现二维码图片框选和在图片上印字体
识别结果：
基本代码：
1 import cv2 2 import pyzbar.pyzbar as pyzbar 3 import numpy 4 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont 5 6 def decodeDisplay(imagex1): 7 # 转为灰度图像 8 gray = cv2.cvtColor(imagex1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 9 barcodes = pyzbar.decode(gray) 10 11 for barcode in barcodes: 12 13 # 提取条形码的边界框的位置 14 # 画出图像中条形码的边界框 15 (x, y, w, h) = barcode.rect 16 cv2.rectangle(imagex1, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 0), 2) 17 18 # 条形码数据为字节对象，所以如果我们想在输出图像上 19 # 画出来，就需要先将它转换成字符串 20 barcodeData = barcode.data.decode("utf-8") 21 barcodeType = barcode.type 22 23 #不能显示中文 24 # 绘出图像上条形码的数据和条形码类型 25 #text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType) 26 #cv2.putText(imagex1, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,5, (0, 0, 125), 2) 27 28 #更换为： 29 img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(imagex1, cv2.COLOR_BGR2RGB)) 30 31 # 参数（字体，默认大小） 32 font = ImageFont.truetype('fontx/hwst.ttf', 25) 33 # 字体颜色（rgb) 34 fillColor = (255,0,0) 35 # 文字输出位置 36 position = (x, y-10) 37 # 输出内容 38 str = barcodeData 39 40 # 需要先把输出的中文字符转换成Unicode编码形式( str.decode("utf-8) ) 41 42 draw = ImageDraw.Draw(img_PIL) 43 draw.text(position, str, font=font, fill=fillColor) 44 # 使用PIL中的save方法保存图片到本地 45 # img_PIL.save('02.jpg', 'jpeg') 46 47 # 转换回OpenCV格式 48 imagex1 = cv2.cvtColor(numpy.asarray(img_PIL), cv2.COLOR_RGB2BGR) 49 50 51 # 向终端打印条形码数据和条形码类型 52 print("扫描结果==》 类别： {0} 内容： {1}".format(barcodeType, barcodeData)) 53 cv2.imshow("camera", imagex1) 54 # 窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数 55 cv2.waitKey(0) 56 57 # 销毁窗口，退出程序 58 cv2.destroyAllWindows() 59 60 def detect(): 61 cv2.namedWindow("camera",cv2.WINDOW_NORMAL) 62 frame=cv2.imread("imgxdongxiao2.png") 63 decodeDisplay(frame) 64 65 66 if __name__ == '__main__': 67 detect()
六、实现视频实时读取
OpenCV-Python视频读取，并帧处理视频，实现条码的动态框选和识别
识别结果：
基本代码：
1 import cv2 2 import pyzbar.pyzbar as pyzbar 3 import numpy 4 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont 5 6 def decodeDisplay(imagex1): 7 # 转为灰度图像 8 gray = cv2.cvtColor(imagex1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 9 barcodes = pyzbar.decode(gray) 10 11 for barcode in barcodes: 12 13 # 提取条形码的边界框的位置 14 # 画出图像中条形码的边界框 15 (x, y, w, h) = barcode.rect 16 cv2.rectangle(imagex1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 17 18 # 条形码数据为字节对象，所以如果我们想在输出图像上 19 # 画出来，就需要先将它转换成字符串 20 barcodeData = barcode.data.decode("utf-8") 21 barcodeType = barcode.type 22 23 #不能显示中文 24 # 绘出图像上条形码的数据和条形码类型 25 #text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType) 26 #cv2.putText(imagex1, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,5, (0, 0, 125), 2) 27 28 29 #更换为： 30 img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(imagex1, cv2.COLOR_BGR2RGB)) 31 32 # 参数（字体，默认大小） 33 font = ImageFont.truetype('fontx/hwst.ttf', 35) 34 # 字体颜色（rgb) 35 fillColor = (0,255,255) 36 # 文字输出位置 37 position = (x, y-10) 38 # 输出内容 39 str = barcodeData 40 41 # 需要先把输出的中文字符转换成Unicode编码形式( str.decode("utf-8) ) 42 43 44 draw = ImageDraw.Draw(img_PIL) 45 draw.text(position, str, font=font, fill=fillColor) 46 # 使用PIL中的save方法保存图片到本地 47 # img_PIL.save('02.jpg', 'jpeg') 48 49 # 转换回OpenCV格式 50 imagex1 = cv2.cvtColor(numpy.asarray(img_PIL), cv2.COLOR_RGB2BGR) 51 52 53 # 向终端打印条形码数据和条形码类型 54 print("扫描结果==》 类别： {0} 内容： {1}".format(barcodeType, barcodeData)) 55 cv2.imshow("camera", imagex1) 56 57 58 def detect(): 59 cv2.namedWindow("camera",cv2.WINDOW_NORMAL) 60 camera = cv2.VideoCapture(0) 61 62 while True: 63 # 读取当前帧 64 ret, frame = camera.read() 65 #print(ret.shape) 66 decodeDisplay(frame) 67 68 if(cv2.waitKey(5)==27): 69 break 70 camera.release() 71 cv2.destroyAllWindows() 72 73 74 if __name__ == '__main__': 75 detect()
参考：
http://www.cnblogs.com/xushengming/p/9872061.html
https://blog.csdn.net/zx66zx/article/details/82785334
https://blog.csdn.net/x115104/article/details/78878599
https://blog.csdn.net/shanzhizi/article/details/50755168