以上代码通过导入zbar库和Pillow库（Pillow是
Python
中一个强大的图像处理库），首先定义一个decode函数来进行
条形码
的读取和解码。最后，我们打印出检测到的所有
条码
信息。在
Python
中，我们可以通过pip安装zbar库，然后使用
Python
代码实现
条形码
的读取与解码。对于
条形码
的
识别
，在
Python
中，有许多开源库可以使用，例如Zbar、zxing等。总结起来，使用
Python
进行
条形码
识别
，只需要安装zbar和Pillow库，在代码中调用zbar库的接口实现
条形码
的读取和解码即可。
需提前安装好pyzbar和opencv-
python
库（博主的电脑安装opencv-
python
库比较麻烦，但大部分都不会出现该问题）
安装方法：打开命令框输入 pip install pyzbar/opencv-
python
接下来介绍代码
#首先导入本次所需要的库，最后一个csv是
Python
自带的csv表格操作库，这里我们需要把我们扫到的二维码信息都存入csv表格里。
import cv2
from pyzbar import pyzbar
import csv
#然后我们设置一个变量，来存放我们扫到的码的信息，我们每次扫描一遍都会要检测扫描到的码是不是之前扫描到的，
# 如果没
该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。
** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。
2021年1月5日： ：nn.SiLU（）激活，记录， 集成。
2020年8月13日： ：nn.Hardswish（）激活，数据自动下载，本机AMP。
2020年7月23日： ：改进了模型定义，培训和mAP。
2020年6月22日： 更新：新机头，减少了参数，提高了速度，并提高了mAP 。
2020年6月19日： 作为
条形码
和二维码在
识别
的时候主要包含定位和解码两个步骤。寻找码的位置，除了用传统的图像算法之外，也可以借助深度学习。那么深度学习的效率如何，我做了一个实验。
为QR二维码训练
YOLO
v3模型
编译Darknet
下载Darknet
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet --depth 1
我的环境是Windows，所以需要安装以下工具：
CMake 3.18.4
Visual Studio 2019 Community edition
OpenCV 4
由于目标对象的尺度不同，超高分辨率 (UHR) 图像中的对象检测长期以来一直是计算机视觉中的一个具有挑战性的问题。在
条码
检测方面，将 UHR 输入图像调整为更小的尺寸通常会导致相关信息的丢失，而直接处理它们的效率很高且计算成本很高。在本文中，我们建议使用语义分割来快速准确地检测 UHR 图像中各种尺度的
条形码
。我们的管道涉及大小大于 10k×10k 的图像上的修改后的区域提议网络 (RPN) 和新提出的 Y-Net 分割网络，然后是用于在每个分割的
条形码
掩码周围拟合边界框的后处理工作流程。端到端系统的
以
条形码
为例，下载数据集muenster_barcodedb，想使用
yolo
v5对
条形码
进行检测。muenster_barcodedb数据集有几千张图，没有目标检测标注。
本文介绍一种利用pyzbar库结合opencv进行实时
识别
条形码
和二维码的方法。
首先安装pyzbar 和opencv： pip install pyzbar opencv-
python
(pyzbar的源码，其作者有上传到github中，具体可以参考：https://github.com/NaturalHistoryMuseum/pyzbar/)
pyzbar条用其decode()方法进行...
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。如果上面的测试没有问题我们就开始进入
识别
系统，当摄像头读取到信息之后，我们要将其转成灰度图，这样可以更准确的
识别
到
条形码
的信息。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。上面的信息包含了data即
条形码
的值，还有就是Rect矩形区域即
识别
出的
条形码
的区域，以及
识别
的一些像素点。
数字运算类： 直接通过
YOLO
v5目标打标分类实现
识别
任务
点选汉字型： 先基于目标检测,将检测物沿检测框切割，将检测物用分类任务实现
汉字分类任务： 使用VGG16提取全连接层第一层特征用做监督分类任务
开发成FastAPI接口
汉字点选型
基于上面任务算法实现开发成fast
