바코드 스캔은 소매, 물류부터 의료까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 필수적인 도구가 되었습니다. 데스크톱 플랫폼에서는 수동으로 데이터를 입력하지 않고도 정보를 빠르게 캡처하고 처리할 수 있어 시간이 절약되고 오류가 줄어듭니다. 이 튜토리얼에서는 Windows, Linux용 Python 바코드 스캐너를 구축하여 Dynamsoft Capture Vision SDK의 기능을 계속 탐색합니다. , 및 macOS.

macOS의 Python 바코드 스캐너 데모

전제 조건

• Dynamsoft Capture Vision 평가판 라이센스: Dynamsoft Capture Vision SDK에 대한 30일 평가판 라이센스 키를 얻습니다.

• Python 패키지: 다음 명령을 사용하여 필수 Python 패키지를 설치합니다.
  

  pip install dynamsoft-capture-vision-bundle opencv-python
  

  이 패키지는 무엇을 위한 것인가요?

  • dynamsoft-capture-vision-bundle은 Python용 Dynamsoft Capture Vision SDK입니다.
  • opencv-python은 카메라 프레임을 캡처하고 처리된 이미지 결과를 표시합니다.

정적 이미지에서 바코드 읽기

Dynamsoft Capture Vision SDK는 다양한 이미지 처리 작업과 통합된 통합 프레임워크이므로 PresetTemplate 이름을 Capture() 메서드에 전달하여 이미지 처리 모드 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.

Dynamsoft Capture Vision SDK의 내장 템플릿

다음 코드 조각은 Dynamsoft Capture Vision SDK에 내장된 PresetTemplate 열거를 보여줍니다.

class EnumPresetTemplate(Enum):
    PT_DEFAULT = _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_DEFAULT()
    PT_READ_BARCODES = _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_READ_BARCODES()
    PT_RECOGNIZE_TEXT_LINES = _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_RECOGNIZE_TEXT_LINES()
    PT_DETECT_DOCUMENT_BOUNDARIES = (
        _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_DETECT_DOCUMENT_BOUNDARIES()
    )
    PT_DETECT_AND_NORMALIZE_DOCUMENT = (
        _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_DETECT_AND_NORMALIZE_DOCUMENT()
    )
    PT_NORMALIZE_DOCUMENT = _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_NORMALIZE_DOCUMENT()
    PT_READ_BARCODES_SPEED_FIRST = (
        _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_READ_BARCODES_SPEED_FIRST()
    )
    PT_READ_BARCODES_READ_RATE_FIRST = (
        _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_READ_BARCODES_READ_RATE_FIRST()
    )
    PT_READ_SINGLE_BARCODE = _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_READ_SINGLE_BARCODE()
    PT_RECOGNIZE_NUMBERS = _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_RECOGNIZE_NUMBERS()
    PT_RECOGNIZE_LETTERS = _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_RECOGNIZE_LETTERS()
    PT_RECOGNIZE_NUMBERS_AND_LETTERS = (
        _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_RECOGNIZE_NUMBERS_AND_LETTERS()
    )
    PT_RECOGNIZE_NUMBERS_AND_UPPERCASE_LETTERS = (
        _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_RECOGNIZE_NUMBERS_AND_UPPERCASE_LETTERS()
    )
    PT_RECOGNIZE_UPPERCASE_LETTERS = (
        _DynamsoftCaptureVisionRouter.getPT_RECOGNIZE_UPPERCASE_LETTERS()
    )

PT_DEFAULT 템플릿은 문서 감지, MRZ 인식, 바코드 감지를 포함한 여러 작업을 지원합니다. 특히 바코드 감지 성능을 최적화하려면 템플릿을 EnumPresetTemplate.PT_READ_BARCODES.value.

바코드 감지를 위한 Python 코드

이전 문서 감지 및 MRZ 인식 예제를 참조하면 다음 코드를 사용하여 정적 이미지에서 바코드를 읽을 수 있습니다.

import sys
from dynamsoft_capture_vision_bundle import *
import os
import cv2
import numpy as np
from utils import *

if __name__ == '__main__':

    print("**********************************************************")
    print("Welcome to Dynamsoft Capture Vision - Barcode Sample")
    print("**********************************************************")

    error_code, error_message = LicenseManager.init_license(
        "LICENSE-KEY")
    if error_code != EnumErrorCode.EC_OK and error_code != EnumErrorCode.EC_LICENSE_CACHE_USED:
        print("License initialization failed: ErrorCode:",
              error_code, ", ErrorString:", error_message)
    else:
        cvr_instance = CaptureVisionRouter()
        while (True):
            image_path = input(
                ">> Input your image full path:\n"
                ">> 'Enter' for sample image or 'Q'/'q' to quit\n"
            ).strip('\'"')

            if image_path.lower() == "q":
                sys.exit(0)

            if image_path == "":
                image_path = "../../../images/multi.png"

            if not os.path.exists(image_path):
                print("The image path does not exist.")
                continue
            result = cvr_instance.capture(
                image_path, EnumPresetTemplate.PT_READ_BARCODES.value)
            if result.get_error_code() != EnumErrorCode.EC_OK:
                print("Error:", result.get_error_code(),
                      result.get_error_string())
            else:
                cv_image = cv2.imread(image_path)

                items = result.get_items()
                print('Found {} barcodes.'.format(len(items)))
                for item in items:
                    format_type = item.get_format()
                    text = item.get_text()
                    print("Barcode Format:", format_type)
                    print("Barcode Text:", text)

                    location = item.get_location()
                    x1 = location.points[0].x
                    y1 = location.points[0].y
                    x2 = location.points[1].x
                    y2 = location.points[1].y
                    x3 = location.points[2].x
                    y3 = location.points[2].y
                    x4 = location.points[3].x
                    y4 = location.points[3].y
                    del location

                    cv2.drawContours(
                        cv_image, [np.intp([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)])], 0, (0, 255, 0), 2)

                    cv2.putText(cv_image, text, (x1, y1 - 10),
                                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

                cv2.imshow(
                    "Original Image with Detected Barcodes", cv_image)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()

    input("Press Enter to quit...")

참고: LICENSE-KEY를 유효한 라이센스 키로 바꾸세요.

다중 바코드 이미지로 Python 바코드 리더 테스트

단일 이미지에서 여러 바코드를 디코딩하는 것은 소매 및 물류 분야에서 일반적인 사용 사례입니다. 다음 이미지에는 다양한 형식의 여러 바코드가 포함되어 있습니다.

웹캠을 이용한 실시간 다중 바코드 감지

이미지 파일에서 바코드를 읽을 때 기본 스레드에서 Capture() 메서드를 호출합니다. 그러나 웹캠에서 실시간 비디오 스트림을 처리하려면 기본 스레드를 차단하지 않도록 다른 접근 방식이 필요합니다. Dynamsoft Capture Vision SDK는 실시간 비디오 프레임을 처리하고 이를 기본 C 작업자 스레드에서 비동기식으로 처리하기 위한 내장 메커니즘을 제공합니다. 이를 구현하려면 ImageSourceAdapter 및 CapturedResultReceiver 클래스를 확장하여 각각 이미지 데이터와 캡처된 결과를 처리한 다음 start_capturing() 메서드를 호출하여 비디오 스트림 처리를 시작합니다.

from dynamsoft_capture_vision_bundle import *
import cv2
import numpy as np
import queue
from utils import *


class FrameFetcher(ImageSourceAdapter):
    def has_next_image_to_fetch(self) -> bool:
        return True

    def add_frame(self, imageData):
        self.add_image_to_buffer(imageData)


class MyCapturedResultReceiver(CapturedResultReceiver):
    def __init__(self, result_queue):
        super().__init__()
        self.result_queue = result_queue

    def on_captured_result_received(self, captured_result):
        self.result_queue.put(captured_result)


if __name__ == '__main__':
    errorCode, errorMsg = LicenseManager.init_license(
        "LICENSE-KEY")
    if errorCode != EnumErrorCode.EC_OK and errorCode != EnumErrorCode.EC_LICENSE_CACHE_USED:
        print("License initialization failed: ErrorCode:",
              errorCode, ", ErrorString:", errorMsg)
    else:
        vc = cv2.VideoCapture(0)
        if not vc.isOpened():
            print("Error: Camera is not opened!")
            exit(1)

        cvr = CaptureVisionRouter()
        fetcher = FrameFetcher()
        cvr.set_input(fetcher)

        # Create a thread-safe queue to store captured items
        result_queue = queue.Queue()

        receiver = MyCapturedResultReceiver(result_queue)
        cvr.add_result_receiver(receiver)

        errorCode, errorMsg = cvr.start_capturing(
            EnumPresetTemplate.PT_READ_BARCODES.value)

        if errorCode != EnumErrorCode.EC_OK:
            print("error:", errorMsg)

        while True:
            ret, frame = vc.read()
            if not ret:
                print("Error: Cannot read frame!")
                break

            fetcher.add_frame(convertMat2ImageData(frame))

            if not result_queue.empty():
                captured_result = result_queue.get_nowait()

                items = captured_result.get_items()
                for item in items:

                    if item.get_type() == EnumCapturedResultItemType.CRIT_BARCODE:
                        text = item.get_text()
                        location = item.get_location()
                        x1 = location.points[0].x
                        y1 = location.points[0].y
                        x2 = location.points[1].x
                        y2 = location.points[1].y
                        x3 = location.points[2].x
                        y3 = location.points[2].y
                        x4 = location.points[3].x
                        y4 = location.points[3].y
                        cv2.drawContours(
                            frame, [np.intp([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)])], 0, (0, 255, 0), 2)

                        cv2.putText(frame, text, (x1, y1),
                                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

                        del location

            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break

            cv2.imshow('frame', frame)

        cvr.stop_capturing()
        vc.release()
        cv2.destroyAllWindows()

설명

• FrameFetcher 클래스는 ImageSourceAdapter 인터페이스를 구현하여 프레임 데이터를 내장 버퍼에 공급합니다.
• MyCapturedResultReceiver 클래스는 CapturedResultReceiver 인터페이스를 구현합니다. on_captured_result_received 메서드는 네이티브 C 작업자 스레드에서 실행되며 CapturedResult 개체를 추가 사용을 위해 스레드로부터 안전한 대기열에 저장되는 기본 스레드로 보냅니다.
• CapturedResult에는 여러 CapturedResultItem 개체가 포함되어 있습니다. CRIT_BARCODE 유형은 인식된 바코드 데이터를 나타냅니다.

macOS에서 Python 바코드 스캐너 테스트

소스 코드

https://github.com/yushulx/python-barcode-qrcode-sdk/tree/main/examples/official/10.x