Сканирование штрих-кодов стало важным инструментом в различных отраслях, от розничной торговли и логистики до здравоохранения. На настольных платформах это позволяет быстро собирать и обрабатывать информацию без ручного ввода данных, экономя время и уменьшая количество ошибок. В этом руководстве мы продолжим изучение возможностей Dynamsoft Capture Vision SDK путем создания сканера штрих-кодов Python для Windows, Linux и macOS.

Демонстрация сканера штрих-кода Python на macOS

Предварительные условия

• Пробная лицензия Dynamsoft Capture Vision: получите 30-дневный пробный лицензионный ключ для Dynamsoft Capture Vision SDK.

• Пакеты Python: установите необходимые пакеты Python, используя следующие команды:
  

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

  Для чего нужны эти пакеты?

  • dynamsoft-capture-vision-bundle — это Dynamsoft Capture Vision SDK для Python.
  • opencv-python захватывает кадры камеры и отображает результаты обработки изображений.

Чтение штрих-кодов из статических изображений

Поскольку Dynamsoft Capture Vision SDK представляет собой унифицированную платформу, интегрированную с различными задачами обработки изображений, мы можем легко переключаться между режимами обработки изображений, передавая имя PresetTemplate методу capture().

Встроенные шаблоны Dynamsoft Capture Vision SDK

В следующем фрагменте кода показано встроенное перечисление PresetTemplate в Dynamsoft Capture Vision SDK:

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()
    )

Шаблон PT_DEFAULT поддерживает несколько задач, включая обнаружение документов, распознавание MRZ и обнаружение штрих-кода. Чтобы оптимизировать производительность специально для обнаружения штрих-кодов, установите шаблон EnumPresetTemplate.PT_READ_BARCODES.value.

Код Python для обнаружения штрих-кода

Ссылаясь на предыдущие примеры обнаружения документов и распознавания MRZ, следующий код можно использовать для считывания штрих-кодов со статических изображений:

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...")

Примечание. Замените ЛИЦЕНЗИОННЫЙ КЛЮЧ действительным лицензионным ключом.

Тестирование считывателя штрих-кодов Python с изображением нескольких штрих-кодов

Декодирование нескольких штрих-кодов из одного изображения — распространенный вариант использования в розничной торговле и логистике. Следующее изображение содержит несколько штрих-кодов разных форматов:

Обнаружение нескольких штрих-кодов в реальном времени с помощью веб-камеры

При чтении штрих-кодов из файла изображения мы вызываем метод capture() в основном потоке. Однако для обработки видеопотоков с веб-камеры в реальном времени необходим другой подход, чтобы избежать блокировки основного потока. Dynamsoft Capture Vision SDK предоставляет встроенный механизм для обработки видеокадров в реальном времени и их асинхронной обработки в собственном рабочем потоке C. Чтобы реализовать это, расширьте классы ImageSourceAdapter и CapturedResultReceiver для обработки данных изображения и результатов захвата соответственно, а затем вызовите метод start_capturing(), чтобы начать обработку видеопотока.

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()

Объяснение

• Класс FrameFetcher реализует интерфейс ImageSourceAdapter для подачи данных кадра во встроенный буфер.
• Класс MyCapturedResultReceiver реализует интерфейс CapturedResultReceiver. Метод on_captured_result_received выполняется в собственном рабочем потоке C и отправляет объекты CapturedResult в основной поток, где они сохраняются в потокобезопасной очереди для дальнейшего использования.
• CapturedResult содержит несколько объектов CapturedResultItem. Тип CRIT_BARCODE представляет распознанные данные штрих-кода.

Тестирование сканера штрих-кода Python на macOS

Исходный код

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