Python识别快递单号(条形码识别、字符识别,Tesseract-OCR)

来源:互联网 发布:linux汉字输入法 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 14:58

识别快递单号

  • 这是我在CSDN 的第一篇博文,其实也就拿来记点东西而已,本来平时嫌麻烦,有什么东西都是记载QQ空间的,但QQ空间没Markdown写起代码来麻烦,于是乎转战CSDN

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
我从这博客的三篇博文中很好的了解了识别条形码的相关知识——moverzp的博客

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
这里写图片描述

  • 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
    这里写图片描述

  • 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)

这里写图片描述

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

这里写图片描述

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:

这里写图片描述
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

  1. Tesseract-OCR ——(直接下载一个exe文件一路”next”即可安装完成)
  2. pytesseract模块——(直接 pip install pytesseract 安装即可)
  3. 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。


待续…….

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