바코드 스캐닝은 소매, 물류, 의료에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 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 탐색해 보겠습니다. , macOS.
macOS의 Python 바코드 스캐너 데모
전제 조건
Dynamsoft Capture Vision 평가판 라이센스: Dynamsoft Capture Vision SDK의 30일 평가판 라이센스 키를 받으세요.
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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 작업이 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.value로 설정하세요.
바코드 감지를 위한 Python 코드
이전 문서 감지 및 MRZ 인식 예를 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 메인 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 이미지 데이터와 캡처된 결과를 각각 처리한 다음 start_capturing() 메서드를 호출하여 비디오 스트림 처리를 시작합니다.
pip install dynamsoft-capture-vision-bundle opencv-python
설명
- FrameFetcher 클래스는 ImageSourceAdapter 인터페이스를 구현하여 프레임 데이터를 내장 버퍼에 공급합니다.
- MyCapturedResultReceiver 클래스는 CapturedResultReceiver 인터페이스를 구현합니다. on_captured_result_received 메서드는 기본 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
위 내용은 Windows, Linux 및 macOS용 Python 바코드 스캐너를 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.


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