определить штрих код по картинке
Распознавание QR, Штрих-кодов и DataMatrix кода на фото онлайн
Главное нужно указать изображение, на котором есть QR, DataMatrix или обычный штрихкод, а затем нажать кнопку ОК внизу страницы для начала сканирования. Поддерживаемые форматы штрих-кодов: EAN-13, EAN-8, UPC-A, UPC-E, ISBN-10, ISBN-13, Code 39, Code 128, ITF-14. На этом сайте ещё есть создание QR-кода.
Пример QR-кода, Штрих-кода и DataMatrix-кода, содержащего ссылку на этот сайт:
QR и DataMatrix коды могут содержать: числа, двоичный код, символы кириллицы и латиницы, а также иероглифы.
Штрих-код обычно содержит только цифры: код страны, регистрационный номер производителя, код товара, а также контрольное число, которое служит для проверки правильности считывания кода сканером.
Для достижения наилучшего результата желательно, чтобы распознаваемый код был повёрнут на нормальный угол (не был сильно перекошен) и занимал большую площадь изображения. Вы можете редварительно повернуть и обрезать изображение в настройках на этой странице, при этом обрезать лишнее нужно так, чтобы вокруг кода как бы оставалась белая рамка, то есть если обрезать ещё сильннее, то код может не распознаться. Если на изображении есть несколько QR или штрихкодов, то они все будут распознаны, а вот DataMatrix-код распознаётся только первый попавшийся, так что если DataMatrix несколько, то нужно выделить конкретный, используя предварительную обрезку.
Исходное изображение никак не изменяется. Вам будет предоставлен распознанный QR, DataMatrix или Штрих-код, а также изображение для проверки правильности поворота и обрезки, но только если эти параметры будут использованы.
Распознаем штрихкоды на изображениях с помощью Python и OpenCV
От переводчика: мы в компании Энтерра очень любим алгоритмы компьютерного зрения. Работаем чаще всего с OpenCv. Время от времени нам пишут разные разработчики с вопросами: «А как лучше начать работать с OpenCv?» или «Какую интересную задачу можно просто решить с помощью OpenCv?» В связи с чем мы решили перевести очень хорошую статью, которая будет полезна всем, кто интересуется компьютерным зрением.
Черная Пятница близко.
Толпы злых покупателей. Рой одинаковых теток среднего возраста, готовых сожрать практически всё, что угодно, в ближайшем супермаркете — главное, что со скидкой 75%. Они выстроятся в очереди перед дверьми магазинов в полночь Дня благодарения. Они будут ломиться внутрь, стучать в запертые двери кулаками и головами, пока не сплющат друг друга и не разобьют руки в кровь, став похожими на зомби из «28 дней спустя». Но вместо человеческой плоти, они жаждут удовлетворить инстинкт покупателя. Их боевые кличи о скидках и распродажах достигают небес. А их громовая поступь способна привести к землетрясению на Великой Равнине.
Естественно, от СМИ помощи не жди — они будут смаковать каждую подробность. От обмороженных семейств, ночевавших в палатке на морозе, до старой леди, растоптанной охотниками за скидкой в момент, когда открылись двери. Что-то похожее случилось с галлимимусом в «Парке Юрского периода». А она просто хотела купить Halo для девятилетнего внука Тимми, чьи родители забыли это сделать в прошлом году. В Wal-Mart. Во время Черной Пятницы.
И я обязан спросить: весь этот хаос и бедлам стоят того?
Любая покупка, которую я совершу в эту Черную Пятницу, будет сделана совершенно безопасно с помощью ноутбука. Но если вы решите выйти в реальный мир и вступить в схватку с охотниками за наживой, вам в первую очередь понадобится загрузить код из оригинального поста.
Просто представьте, как глупо вы будете выглядеть, стоя в очереди в ожидании свободной кассы – только для того, чтобы после сканирования штрихкода последнего сезона «Игры Престолов» выяснить, что в Target его можно купить на 5 долларов дешевле?
Собственно, далее я покажу, как можно обнаружить штрихкод на изображении, используя только Python и OpenCV.
Распознаём штриходы на изображениях на Pyhton и OpenCv
Задача этого поста — показать простое применение компьютерного зрения и технологий обработки изображений для распознавания штрихкодов. Мой алгоритм — это вариация на тему из вот этого вопроса со StackOverflow. Я просмотрел оригинальный код и добавил к нему ряд обновлений и улучшений. Стоит отметить, что этот код не будет работать для всех штрихкодов, но в любом случае вы получите представление о том, какие методы нужно будет использовать.
Важно отметить, что алгоритм не будет работать для всех штрихкодов, но зато даст базовое интуитивное понимание того, какие техники должны быть для этого использованы.
Для примера, мы определим штрихкод со следующего изображения:
Перейдём к коду. Открываем новый файл, называем его detect_barcode.py — и поехали:
Прежде всего нужно сделать импорт необходимых пакетов. Нам потребуются NumPy для работы с числами, agparse для парсинга аргументов командной строки и cv2 для связи с OpenCV.
Теперь приступим к непосредственной обработке изображения:
Мы загружаем изображение image и преобразуем его цветовой режим в оттенки серого.
После этого мы вычитаем y-градиент оператора Собеля из x-градиента. После вычитания мы получаем изображение с высоким значением горизонтального градиента и низким значением вертикального.
И сейчас наше изображение выглядит так:
Обратите внимание, что зона штрихкода была определена с помощью операций с градиентом. Следующий шаг — устранить шум на изображении и сфокусироваться сугубо на области со штрихкодом.
И первое, что мы сделаем — это используем average blur с ядром размера 9×9. Это поможет сгладить высокочастотный шум на нашей картинке с градинентами.
Затем мы проведём бинаризацию размытого изображения. Каждый пиксель изображения со значением не выше 225 мы превратим в 0 (чёрный), а остальные — в 255 (белый). В итоге получим:
Однако, как вы можете заметить на исходном изображении, между вертикальными полосками штрихкода есть пространство. Чтобы его закрыть и облегчить нашему алгоритму определение области штрихкода, нам нужно произвести ряд простых морфологических операций:
Далее, произведем нашу морфологическую операцию, применив ядро к бинаризированному изображению, замазывая пространство между полосками. И вы можете сами увидеть, что «пробелы» почти полностью закрыты, по сравнению с изображениями выше:
Конечно, на картинке остались и некоторые светлые пятна, которые не имеют отношения к штрихкоду и способны помешать точно определить его контур.
Давайте постараемся избавиться от этих пятен:
Тут мы делаем четыре итерации эрозии, за которым следуют четыре итерации дилатация. Эрозия уберёт белые пиксели с изображения, удаляя мелкие блобы, а дилатация не позволит крупным белым областям уменьшиться. Удаленные во время размытия мелкие пятна во время растяжения не появятся вновь.
После серии эрозий и дилатаций можно увидеть, что мелкие пятна успешно были удалены, осталась только область штрихкода:
Наконец, давайте найдем контуры области штрихкода на изображении:
Затем мы определяем минимальный ограничивающий прямоугольник, в который заключим этот самый большой контур, после чего наконец отображаем найденный штрихкод.
Как вы можете видеть, мы успешно нашли штрихкод:
Попробуем сделать это еще с несколькими изображениями?
Успешное определение штрихкодов
Чтобы получить аналогичные результаты, используйте мой код (можно загрузить целиком на странице поста-оригинала) и приведенные здесь изображения. Как только у вас будет код и изображения, откройте терминал и выполните следующую команду:
Без проблем найден штрихкод кокосового масла. Пробуем еще:
И на этом изображении мы успешно обнаружили штрихкод! Но что это мы все про еду, давайте перейдем к книгам.
И снова – никаких проблем! Сможем ли мы определить номер для отслеживания посылки?
И вновь наш алгоритм успешно обнаружил штрихкод.
Заключение
В этом посте мы рассмотрели необходимые шаги для обнаружения штрихкодов на изображениях с помощью технологий компьютерного зрения. Мы применили алгоритм, использующий язык программирования Python и библиотеку OpenCV.
Если вы хотите использовать более надёжный алгоритм обнаружения штрихкодов, стоит принять во внимание ориентацию изображения, а еще лучше — использовать самообучаемые системы, например, каскады Хаара или HOG+ Linear SVM, чтобы «сканировать» изображение на предмет областей со штрихкодом.
Сканер QR и штрих-кода Plus 4+
Сканер и генератор QR-кода
THE VAPE TRADE LTD
Для iPhone
Снимки экрана (iPhone)
Описание
Мощный, высококачественный и простой в использовании сканер и генератор QR-кодов и штрих-кодов.
Преодолевайте ограничения, используя функцию неограниченного просмотра и создания.
Данные, которые вы сканируете или создаете с помощью функции истории, никогда не теряются, всегда с вами!
Создавайте свои собственные QR-коды или штрих-коды;
Вы также можете создавать QR-коды и штрих-коды. С помощью этого приложения вы можете преобразовывать телефонные номера, SMS, почтовые адреса, веб-сайты и местоположения в QR-код.
Все, что вам нужно сделать, это открыть приложение и навести телефон на код или открыть
приложение и создайте QR-коды и штрих-коды для себя из окна создания.
Просто, быстро и понятно!
Создайте свои собственные QR-коды и поделитесь ими.
Условия автопродления подписки:
— Оплата будет снята с вашей учетной записи Apple ID при подтверждении покупки.
— Подписка автоматически продлевается, если она не отменена по крайней мере за 24 часа до окончания текущего периода.
— С вашей учетной записи будет взиматься плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода.
— Вы можете управлять своими подписками и отменять их, перейдя в настройки своей учетной записи в App Store после покупки.
Условия использования: https://qrbarcodeplus.com/termsofuse.html
Политика конфиденциальности: https://qrbarcodeplus.com/privacy.html
Конфиденциальность приложения
Разработчик THE VAPE TRADE LTD указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.
Данные, используемые для отслеживания информации
Следующие данные могут использоваться для отслеживания информации о пользователе в приложениях и на сайтах, принадлежащих другим компаниям:
Данные об использовании
Связанные с пользователем данные
Может вестись сбор следующих данных, которые связаны с личностью пользователя:
Не связанные с пользователем данные
Может вестись сбор следующих данных, которые не связаны с личностью пользователя:
Данные об использовании
Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, используемых возможностей или других факторов. Подробнее
Информация
русский, английский, арабский, вьетнамский, датский, индонезийский, испанский, итальянский, малайский, немецкий, португальский, турецкий, украинский, французский, хинди, японский
Сканер QR и штрих-кода
Waqas Ahmed
Снимки экрана
Описание
Чрезвычайно быстрый сканер QR-кодов и сканер штрих-кодов, который поддерживает несколько форматов QR-кодов и штрих-кодов.
Он может сканировать и создавать множество распространенных форматов штрих-кодов, таких как QR, штрих-код, матрица данных, ацтек, UPC, EAN, код 39, и многие другие Google Auth.
Приложение для сканера QR с самыми полезными и мощными функциями :
— Мы предоставили Вам возможность сканировать и генерировать множество типов QR-кодов, таких как URL, Текст, SMS, Wifi, Контакт, События, Электронная почта, Адрес, ГЕО, Социальные сети и т.д.
— Создайте свой собственный стильный QR-код.
— Мы также предоставляем Вам возможность генерировать штрих-коды, такие как штрих-коды продукции.
— С помощью QR Code Reader вы можете легко отсканировать фотографии или настроить масштаб с помощью функции автофокусировки.
— Также поддерживается фонарик.
— С помощью этого устройства для считывания штрих-кодов и сканера вы можете создать QR-коды и штрих-коды.
— Вы можете легко создать Стильные QR-коды.
— Ты можешь поделиться ими с друзьями через приложения, социальные сети, электронную почту и текстовые сообщения, сохранить их для дальнейшего использования.
— QR-сканер автоматически распознает, сканирует и декодирует QR-код.
— Сканируйте любой QR-код или штрих-код, чтобы получить дополнительную информацию, включая результаты работы популярных онлайн-сервисов.
ПОДДЕРЖИВАЕМЫЕ QR КОДЫ:
Ссылки на сайт (URL), контактные данные (MeCard, vCard, vcf).календарные события, информация о доступе к точке доступа WiFi,
Местоположения GEO, информация о номерах телефонов, электронная почта, SMS и MATMSG.