识别快递单号

这次跟老师做项目，这项目大概是流水线上识别快递上的快递单号。首先我尝试了解条形码的基本知识

百度百科：条形码

条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条（简称条）和白条（简称空）排成的平行线图案。条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等许多信息，因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用。

条形码有多种，在我国广泛流传的是EAN13条形码（以下简称条形码），所以主要研究该种条形码的识别。

条形码位数说明：

• 条形码一共有13位
• 前2位或者前3位称为前缀，表示国家、地区或者某种特定的商品类型
• 中国区条形码开头：690~699
• 图书类条形码开头：978~979
• 前缀后的4位或者5位称为厂商代码，表示产品制造商
• 厂商代码后5位称为商品代码，表示具体的商品项目
• 最后1位是校验码，根据前12位计算而出，可以用来防伪以及识别校验

条形码编码说明

条形码一共有8个区域：左侧空白区->起始符->左侧数据符->中间分隔符->右侧数据符->校验符->终止符->右侧空白区

• 字符为0~9
• 除空白区外的区域和字符都采用二进制编码表示，1表示bar（黑条），0表示space（白条）
• 起始符，终止符编码为101，分隔符编码为01010
• 0~9每种字符有3种编码方式，AB为左侧数据奇偶编码，C为右侧数据偶编码

• 左侧数据的奇偶性由前置符决定（就是说，第一个支付是几就按下面的排列开始）

还有这么一种理解编码方法

以宽度为编码，去掉起始码，终止码，中间分隔码，不管白条还是黑条都算一个编码，最窄一节为1(最窄的为单位宽度），两个单位宽度就是2，三单位长度为3，四单位宽度为4

四条（不管黑条还是白条都算条）代表一个数字

四条长度 数字 3211 0 2221 1 2122 2 1411 3 1132 4 1231 5 1114 6 1312 7 1213 8 3112 9

两种编码的图示

这就代表为 数字 1

校验

EAN13条形码一共有13位，最后1位是校验位，该位是通过前12位按照一定的步骤计算出来的。

如果按照一定的步骤处理识别出的前12位数据，如果计算结果和识别出的结果相等，识别正确；

如果不相等，则重新识别或纠错再校验或提示识别失败。

校验码计算方法

以下图所示的条形码举例说明：

条形码的位数起始位为最右一位，即校验位，检验码计算方法如下：

• 偶位数数值相加乘3（(0+2+0+8+1+9)*3=60）
• 不含校验位的奇位数相加（7+4+7+9+3+6=36）
• 将前两步的结果相加（60+36=96）
• 用10减去上一步结果的个位数数值（10-6=4）
• 上一步结果的个位数即为校验码（4）

源码

#创建：2016/01/26#文件：BarCodeIdentification.py#作者：moverzp#功能：识别条形码import sysimport cv2DECODING_TABLE = { '0001101': 0, '0100111': 0, '1110010': 0, '0011001': 1, '0110011': 1, '1100110': 1, '0010011': 2, '0011011': 2, '1101100': 2, '0111101': 3, '0100001': 3, '1000010': 3, '0100011': 4, '0011101': 4, '1011100': 4, '0110001': 5, '0111001': 5, '1001110': 5, '0101111': 6, '0000101': 6, '1010000': 6, '0111011': 7, '0010001': 7, '1000100': 7, '0110111': 8, '0001001': 8, '1001000': 8, '0001011': 9, '0010111': 9, '1110100': 9, }EDGE_TABLE = { 2:{2:6,3:0,4:4,5:3}, 3:{2:9,3:'33',4:'34',5:5}, 4:{2:9,3:'43',4:'44',5:5}, 5:{2:6,3:0,4:4,5:3}, }INDEX_IN_WIDTH = (0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 33, 37, 41, 45, 49, 53)def get_bar_space_width(img): row = img.shape[0] *1/2 currentPix = -1 lastPix = -1 pos = 0 width = [] for i in range(img.shape[1]):#遍历一整行 currentPix = img[row][i] if currentPix != lastPix: if lastPix == -1: lastPix = currentPix pos = i else: width.append( i - pos ) pos = i lastPix = currentPix return widthdef divide(t, l): if float(t) / l < 0.357: return 2 elif float(t) / l < 0.500: return 3 elif float(t) / l < 0.643: return 4 else: return 5def cal_similar_edge(data): similarEdge = [] #先判断起始符 limit = float(data[1] + data[2] + data[3] ) / 3 * 1.5 if data[1] >= limit or data[2] >= limit or data[3] >= limit: return -1#宽度提取失败 index = 4 while index < 54: #跳过分隔符区间 if index==28 or index==29 or index==30 or index==31 or index==32: index +=1 continue #字符检测 T1 = data[index] + data[index+1] T2 = data[index+1] + data[index+2] L = data[index] + data[index+1] + data[index+2] + data[index+3] similarEdge.append( divide(T1, L) ) similarEdge.append( divide(T2, L) ) index += 4 return similarEdgedef decode_similar_edge(edge): barCode = [6]#第一个字符一定是6，中国区 for i in range (0, 24, 2):#每个字符两个相似边，共12个字符 barCode.append( EDGE_TABLE[edge[i]][edge[i+1]] ) return barCodedef decode_sharp(barCode, barSpaceWidth): for i in range(0, 13): if barCode[i] == '44': index = INDEX_IN_WIDTH[i] c3 = barSpaceWidth[index+2] c4 = barSpaceWidth[index+3] if c3 > c4: barCode[i] = 1 else: barCode[i] = 7 elif barCode[i] == '33': index = INDEX_IN_WIDTH[i] c1 = barSpaceWidth[index] c2 = barSpaceWidth[index+1] if c1 > c2: barCode[i] = 2 else: barCode[i] = 8 elif barCode[i] == '34': index = INDEX_IN_WIDTH[i] c1 = barSpaceWidth[index] c2 = barSpaceWidth[index+1] if c1 > c2: barCode[i] = 7 else: barCode[i] = 1 elif barCode[i] == '43': index = INDEX_IN_WIDTH[i] c2 = barSpaceWidth[index+1] c3 = barSpaceWidth[index+2] if c2 > c3: barCode[i] = 2 else: barCode[i] = 8def check_bar_code(barCode): evens = barCode[11]+barCode[9]+barCode[7]+barCode[5]+barCode[3]+barCode[1] odds = barCode[10]+barCode[8]+barCode[6]+barCode[4]+barCode[2]+barCode[0] sum = evens * 3 + odds if barCode[12] == (10 - sum % 10) % 10: return True else: return False#载入图像img = cv2.imread('res\google6.jpg')grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换成单通道图像ret, grayImg = cv2.threshold(grayImg, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#二值化grayImg = cv2.medianBlur(grayImg, 3)#中值滤波#提取条空宽度barSpaceWidth = get_bar_space_width(grayImg)print 'bar & space\'s numbers:', len(barSpaceWidth)#只有60是正确的print barSpaceWidth#计算相似边数值similarEdge = cal_similar_edge(barSpaceWidth)if similarEdge == -1: print 'barSpaceWidth error!' sys.exit()print 'similarEdge\'s numbers:', len(similarEdge)print similarEdge#相似边译码barCode = decode_similar_edge(similarEdge)#针对‘#'译码decode_sharp(barCode, barSpaceWidth)#校验valid = check_bar_code(barCode)valid = 1print 'barcode:\n', barCode if valid else 'Check barcode error!'height = img.shape[0]width = img.shape[1]cv2.line(grayImg, (0, height/2), (width, height/2),(0, 255, 0), 2)#画出扫描的行#显示图像cv2.imshow("origin", img)cv2.imshow("result", grayImg)key = cv2.waitKey(0)if key == 27: cv2.destroyAllWindows()

第二种编码的程序

#-*- coding:utf-8 -*-from PIL import Imagedef clean(img): A = img.load() print A ss = '' for x in xrange(img.size[0]): ss += str(A[x, img.size[1]/2]) print ss ls = [] while len(ss) > 0: start = ss[0] j = 1 while j < len(ss) and ss[j] == start : j += 1 ls.append(j) ss = ss[j:] print ls return ls #print lsdef GetUPC_A(t): #print t t = t[4:-4] print len(t) for i in xrange(len(t)): t[i] = (t[i] + 1) / 4 t = t[:24] + t[29:] s = '' for i in xrange(len(t)): s += str(t[i]) upca = '' for i in range(0, len(s) / 4): n = i * 4 upca += dic[s[n:n + 4]] print upcadic = {'3211':'0', '2221':'1', '2122':'2', '1411':'3', '1132':'4', '1231':'5', '1114':'6', '1312':'7', '1213':'8', '3112':'9'}img = Image.open('7.png') GetUPC_A(clean(img))

可惜这次遇到的是快递单上的条形码，非标准的EAN13条形码，暂时还不清楚这条形码的编码方式，所以换一个思路来识别快递单号，直接识别快递单上的数字快递单号

这里我用OCR引擎来识别，用的是Tesseract-OCR引擎

Tesseract-OCR引擎简介

OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。

数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生－－2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。

(由Google管理，所以下载地址“被墙”了，这里就不贴了）

还有一个模块就是 pytesseract 这包是对Google Tesseract的一层python封装需要配合 PIL 模块使用

所以此次识别快递单号，用到三个

• Tesseract-OCR ——（直接下载一个exe文件一路”next”即可安装完成）
• pytesseract模块——（直接 pip install pytesseract 安装即可）
• PIL模块——（由于我的是win7_64bit的系统，原PIL不支持，所以用pillow模块，直接pip install pillow即可）

源代码

#-*- coding:utf-8 -*-from PIL import Imageimport pytesseractimport timestart = time.clock()#开始计时#---------主要代码------------im = Image.open('66.png')code = pytesseract.image_to_string(im)print u'验证码:' + str(code)#---------------------------------end = time.clock()#结束计时print u'运行时间:' + str(end-start)

有坑

在有 Git Bash调试时遇到了

Traceback (most recent call last): File "111.py", line 10, in <module> print u'验证码:' + str(code)UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-2: ordinal not in range(128)

这一看就有事编码的坑了，我用的是python2.7 估计生3就没没坑了

但目前还是要解决这问题，对于这编码的问题有两种解决方法：

1.一个解决的方案在程序中加入以下代码：

import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')

2.是在python的Lib\site-packages文件夹下新建一个sitecustomize.py，内容为：

# encoding=utf8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')

此时重启python解释器，执行sys.getdefaultencoding()，发现编码已经被设置为utf8的了，多次重启之后，效果相同，这是因为系统在python启动的时候，自行调用该文件，设置系统的默认编码，而不需要每次都手动的加上解决代码，属于一劳永逸的解决方法。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。