Python识别处理照片中的条形码

 更新时间:2020年11月16日 10:20:05   作者:破曉之爱  
这篇文章主要介绍了Python识别处理照片中的条形码,帮助大家更好的利用python处理图片,提高办公效率,感兴趣的朋友可以了解下

最近一直在玩数独,突发奇想实现图像识别求解数独,输入到输出平均需要0.5s。

整体思路大概就是识别出图中数字生成list,然后求解。

输入输出demo

数独采用的是微软自带的Microsoft sudoku软件随便截取的图像,如下图所示:

经过程序求解后,得到的结果如下图所示:

def getFollow(varset, terminalset, first_dic, production_list):
    follow_dic = {}
    done = {}
    for var in varset:
        follow_dic[var] = set()
        done[var] = 0
    follow_dic["A1"].add("#")
    # for var in terminalset:
    #     follow_dic[var]=set()
    #     done[var] = 0
    for var in follow_dic:
        getFollowForVar(var, varset, terminalset, first_dic, production_list, follow_dic, done)
    return follow_dic
  
  
def getFollowForVar(var, varset, terminalset, first_dic, production_list, follow_dic, done):
    if done[var] == 1:
        return
    for production in production_list:
        if var in production.right:
            ##index这里在某些极端情况下有bug,比如多次出现var,index只会返回最左侧的
            if production.right.index(var) != len(production.right) - 1:
                follow_dic[var] = first_dic[production.right[production.right.index(var) + 1]] | follow_dic[var]
            # 没有考虑右边有非终结符但是为null的情况
            if production.right[len(production.right) - 1] == var:
                if var != production.left[0]:
                    # print(var, "吸纳", production.left[0])
                    getFollowForVar(production.left[0], varset, terminalset, first_dic, production_list, follow_dic,
                                    done)
                    follow_dic[var] = follow_dic[var] | follow_dic[production.left[0]]
  
    done[var] = 1

程序具体流程

程序整体流程如下图所示:

读入图像后,根据求解轮廓信息找到数字所在位置,以及不包含数字的空白位置,提取数字信息通过KNN识别,识别出数字;无数字信息的在list中置0;生成未求解数独list,之后求解数独,将信息在原图中显示出来。

def initProduction():
    production_list = []
    production = Production(["A1"], ["A"], 0)
    production_list.append(production)
    production = Production(["A"], ["E", "I", "(", ")", "{", "D", "}"], 1)
    production_list.append(production)
    production = Production(["E"], ["int"], 2)
    production_list.append(production)
    production = Production(["E"], ["float"], 3)
    production_list.append(production)
    production = Production(["D"], ["D", ";", "B"], 4)
    production_list.append(production)
    production = Production(["B"], ["F"], 5)
    production_list.append(production)
    production = Production(["B"], ["G"], 6)
    production_list.append(production)
    production = Production(["B"], ["M"], 7)
    production_list.append(production)
    production = Production(["F"], ["E", "I"], 8)
    production_list.append(production)
    production = Production(["G"], ["I", "=", "P"], 9)
    production_list.append(production)
    production = Production(["P"], ["K"], 10)
    production_list.append(production)
    production = Production(["P"], ["K", "+", "P"], 11)
    production_list.append(production)
    production = Production(["P"], ["K", "-", "P"], 12)
    production_list.append(production)
    production = Production(["I"], ["id"], 13)
    production_list.append(production)
    production = Production(["K"], ["I"], 14)
    production_list.append(production)
    production = Production(["K"], ["number"], 15)
    production_list.append(production)
    production = Production(["K"], ["floating"], 16)
    production_list.append(production)
    production = Production(["M"], ["while", "(", "T", ")", "{", "D", ";", "}"], 18)
    production_list.append(production)
    production = Production(["N"], ["if", "(", "T", ")", "{", "D",";", "}", "else", "{", "D", ";","}"], 19)
    production_list.append(production)
    production = Production(["T"], ["K", "L", "K"], 20)
    production_list.append(production)
    production = Production(["L"], [">"], 21)
    production_list.append(production)
    production = Production(["L"], ["<"], 22)
    production_list.append(production)
    production = Production(["L"], [">="], 23)
    production_list.append(production)
    production = Production(["L"], ["<="], 24)
    production_list.append(production)
    production = Production(["L"], ["=="], 25)
    production_list.append(production)
    production = Production(["D"], ["B"], 26)
    production_list.append(production)
    production = Production(["B"], ["N"], 27)
    production_list.append(production)
    return production_list
 
 
source = [[5, "int", " 关键字"], [1, "lexicalanalysis", " 标识符"], [13, "(", " 左括号"], [14, ")", " 右括号"], [20, "{", " 左大括号"],
          [4, "float", " 关键字"], [1, "a", " 标识符"], [15, ";", " 分号"], [5, "int", " 关键字"], [1, "b", " 标识符"],
          [15, ";", " 分号"], [1, "a", " 标识符"], [12, "=", " 赋值号"], [3, "1.1", " 浮点数"], [15, ";", " 分号"], [1, "b", " 标识符"],
          [12, "=", " 赋值号"], [2, "2", " 整数"], [15, ";", " 分号"], [8, "while", "  关键字"], [13, "(", " 左括号"],
          [1, "b", " 标识符"], [17, "<", " 小于号"], [2, "100", " 整数"], [14, ")", " 右括号"], [20, "{", " 左大括号"],
          [1, "b", " 标识符"], [12, "=", " 赋值号"], [1, "b", " 标识符"], [9, "+", " 加 号"], [2, "1", " 整数"], [15, ";", " 分号"],
          [1, "a", " 标识符"], [12, "=", " 赋值号"], [1, "a", " 标识符"], [9, "+", " 加号"], [2, "3", " 整数"], [15, ";", " 分号"],
          [21, "}", " 右大括号"], [15, ";", " 分号"], [6, "if", " 关键字"], [13, "(", " 左括号"], [1, "a", " 标识符"],
          [16, ">", " 大于号"], [2, "5", " 整数"], [14, ")", " 右括号"], [20, "{", " 左大括号"], [1, "b", " 标识符"],
          [12, "=", " 赋值号"], [1, "b", " 标识符"], [10, "-", " 减号"], [2, "1", " 整数"], [15, ";", " 分号"], [21, "}", " 右大括号"],
          [7, "else", " 关键字"], [20, "{", " 左大括号"], [1, "b", " 标识符"], [12, "=", " 赋值号"], [1, "b", " 标识符"],
          [9, "+", " 加号"], [2, "1", " 整数"], [15, ";", " 分号"], [21, "}", " 右大括号"], [21, "}", " 右大括号"]]

以上就是Python识别处理照片中的条形码的详细内容,更多关于python 识别条形码的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • pycharm社区版安装node.js插件运行js代码方法

    pycharm社区版安装node.js插件运行js代码方法

    PyCharm可以说是当今最流行的一款Python IDE了,下面这篇文章主要给大家介绍了关于pycharm社区版安装node.js插件运行js代码的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-10-10
  • python串口如何读取byte类型数据并访问

    python串口如何读取byte类型数据并访问

    这篇文章主要介绍了python串口如何读取byte类型数据并访问方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-09-09
  • 一文带你深入了解Python中的GeneratorExit异常处理

    一文带你深入了解Python中的GeneratorExit异常处理

    GeneratorExit是Python内置的异常,当生成器或协程被强制关闭时,Python解释器会向其发送这个异常,下面我们来看看如何处理这一异常吧
    2025-03-03
  • 如何解决mmcv无法安装或安装之后报错问题

    如何解决mmcv无法安装或安装之后报错问题

    这篇文章主要介绍了如何解决mmcv无法安装或安装之后报错问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2025-04-04
  • Python中过滤字符串列表的方法

    Python中过滤字符串列表的方法

    这篇文章主要介绍了Python中过滤字符串列表的方法,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-12-12
  • 详解Python3.1版本带来的核心变化

    详解Python3.1版本带来的核心变化

    这篇文章主要介绍了详解Python3.1版本带来的核心变化,Python3.1的版本升级在3.0的基础上带来了更多影响以后版本的变化,本文分析了其中一些常用功能的改变,如Maketrans函数等,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • Python如何定义有默认参数的函数

    Python如何定义有默认参数的函数

    这篇文章主要介绍了Python如何定义有默认参数的函数,帮助大家更好的理解和学习Python,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-08-08
  • 如何在python中写hive脚本

    如何在python中写hive脚本

    这篇文章主要介绍了如何在python中写hive脚本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-11-11
  • python实现同一局域网下传输图片

    python实现同一局域网下传输图片

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现同一局域网下传输图片,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2020-03-03
  • Django实现文件上传下载功能

    Django实现文件上传下载功能

    这篇文章主要为大家详细介绍了Django实现文件上传下载功能,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-10-10

最新评论