基于摄像头的条码识别技术的研究及实现
产品为何实行条码管理制度范文
产品为何实行条码管理制度范文条码管理制度是一种基于条码技术的管理体系，通过对产品进行标识和追踪，提高产品管理效率，提供更准确的信息支持。
随着供应链管理的发展，条码管理制度逐渐成为企业管理的一项重要工具。
该制度在产品生命周期的各个环节中起到了重要作用，有效地促进了生产、销售和库存等流程的优化。
一、条码管理制度的概念和原理条码管理制度是指企业在产品生产、仓储、销售等环节中，通过标识产品条码并进行追踪管理的一种制度。
它依靠条码技术，将产品信息与条码相结合，实现对产品的准确追踪，以满足企业管理与运营的需求。
条码管理制度的实施依赖于一系列的技术和工具，其中关键的技术是条码识别技术和数据采集技术。
条码识别技术是通过扫描或摄像头等设备读取条码上的信息，然后通过软件解析和处理，将信息录入到系统中。
数据采集技术则是指将采集到的数据进行整理、分析和存储，以实现对产品信息的管理和追踪。
条码管理制度的原理是将每一件产品与一个唯一的条码进行关联，通过扫描或读取条码上的信息，可以获取到与该产品相关的各种信息，如生产日期、批次、库存数量等。
企业可以通过这些信息快速了解产品的流动情况，提前预警和解决问题，提高效率和准确性。
二、条码管理制度的作用和价值1. 提高效率：通过条码管理制度，企业可以实现对产品流转过程的全程追踪，可以快速了解到货物的流动情况，提高产品管理的准确性和效率。
同时，条码管理制度可以避免手工操作的繁琐和错误，减少人为因素对管理的干扰，提高工作效率。
2. 优化库存管理：条码管理制度可以实时监控库存状况，提供准确可靠的库存信息，帮助企业优化库存管理和控制。
通过条码管理制度，企业可以及时了解到库存数量和变化情况，提前预警和调整，避免库存过多或过少的情况发生，降低库存成本，提高资金周转率。
3. 提高产品质量：通过条码管理制度，企业可以精确追踪产品的生产和加工过程，及时发现和解决质量问题。
通过记录产品的生产工艺参数和检验数据，可以对产品质量进行分析和溯源，找出问题发生的原因，从而提高产品的质量和安全性。
机器视觉技术在智能仓储领域的应用案例
机器视觉技术在智能仓储领域的应用案例智能仓储是指利用现代科技手段对仓储过程进行智能化管理和优化的一种方式。
近年来，随着机器视觉技术的不断发展，其在智能仓储领域的应用越来越广泛。
本文将从几个不同的方面介绍机器视觉技术在智能仓储中的应用案例。
一、智能识别机器视觉技术可以通过图像识别和分析，实现对各种物品的自动识别。
例如，在仓储物流中，机器视觉可以识别产品的条形码、二维码等标识，快速准确地判断产品的名称、型号、生产日期等信息。
这样，仓库的出入库流程可以大大加快，减少人力成本，提高操作效率，同时还可以避免人为错误引起的物品混淆问题。
二、智能盘点传统的仓储盘点工作通常需要大量的人力投入和耗费很长的时间。
而借助机器视觉技术，可以实现对仓储货物的自动盘点。
机器视觉可以准确地识别货物的数量和位置，计算出实际库存与系统录入库存的差异，从而实现仓库库存的实时更新和管理。
这样，不仅可以提高盘点的准确性和效率，还可以及时发现并解决货物遗失或损坏的问题。
三、智能安检在仓库的安全管理中，机器视觉技术可以用于实现智能安检。
通过摄像头等设备，机器视觉可以对进入仓库的人员和车辆进行实时监控和识别。
一旦发现有不明身份的人员进入仓库，系统会自动报警，保护仓库的安全。
此外，机器视觉还可以对运输货物进行快速、准确的X射线扫描，以便检测出是否存在危险品或违禁品，保障仓库环境的安全。
四、智能导航仓库通常很大，货物摆放位置繁多，给人员的工作带来了一定的不便。
机器视觉技术可以用于智能导航，帮助员工快速准确地找到目标货物的位置。
通过安装在仓库墙壁、货架上的摄像头，机器视觉可以识别员工手持的导航设备或者APP上的地图，然后根据员工的位置和目标货物的位置，提供最佳的路线规划，从而缩短找货时间，提高工作效率。
五、智能预测与优化仓储过程中的一项重要工作是预测和优化货物的存放位置和存储方式。
传统方法往往需要依赖经验和手动调整，效率较低。
而通过机器视觉技术的图像处理和学习算法，可以对大量的数据进行分析和处理，为货物的存储提供科学的决策支持。
无人超市技术架构研究及实践案例分享
无人超市技术架构研究及实践案例分享随着科技的不断发展，各行各业都在探索新技术，以提高效率和便利程度。
其中无人超市技术可以说是近年来快速崛起的新兴技术之一。
那么，无人超市技术的架构是怎样的呢？本文将从技术架构和实践案例两个方面进行讨论。
一、技术架构1.硬件设备无人超市的技术架构首先需要提到的是硬件设备。
无人超市首先需要一些传感器，包括：1) 红外线传感器：用于检测顾客是否在无人超市内，并根据顾客的动作和行为提供反馈信息。
2) 摄像头：使用机器视觉检测技术，实时监测超市内物品是否被顾客取走或放回，以及顾客行为是否可疑。
3) 条码识别器：识别商品条形码，以便计算购物费用等信息。
4) 支付终端：为顾客提供付款选项，包括微信、支付宝、信用卡等。
5) 货架：固定在货架上，用于存储商品，并会将商品类型和数量存储到数据库中，以便后期统计。
2.软件系统无人超市的软件系统通常包括以下子系统：1）运营管理子系统：用于管理无人超市的各种操作，包括运营和维护。
2）商品管理子系统：用于管理商品的上架、下架、价格和库存等信息。
3）支付结算子系统：用于处理顾客的支付和结算，包括支付方式选择、支付状态检查、用户管理和退款选项等。
4）安全保障系统：包括视频监控、人脸识别、储物柜的无钥匙开锁、自助支付查询、防盗报警等安全措施。
5）后台支撑系统：用于处理与外部接口的交互，包括与物流、供应链、第三方支付机构、营销推广等的接口。
二、实践案例1.淘宝无人超市淘宝无人超市的技术架构主要以客户端为核心架构设计。
用户通过移动设备在无人超市门口使用淘宝APP扫描二维码进入店内。
客户端完成与后端云服务器的数据同步，消费者开始购物后，扫描商品条码自动计费，顾客向淘宝支付款项后，便可离开门店。
淘宝无人超市的技术架构优势在于其与淘宝的技术对接紧密，设备实现了SaaS+PaaS的架构，同时也引入了大量的云计算技术和IoT技术。
2.步步高无人超市步步高超市采用了人脸识别技术，通过特定的无人门禁进行人脸识别，顾客可在无人超市内自行选购商品。
图像识别技术在工业自动化中的应用实践
图像识别技术在工业自动化中的应用实践随着科技的不断进步，图像识别技术正在被广泛应用于工业自动化领域。
图像识别技术利用人工智能和机器学习算法，能够识别和分析各种图像信息，如产品缺陷、模具磨损、设备故障等，从而提高生产线的效率和质量，并降低成本。
本文将介绍图像识别技术在工业自动化中的应用实践。
首先，图像识别技术在工业自动化中的一个重要应用是产品质量检测。
传统的质量检测通常需要大量的人力投入，容易出现漏检和误检的情况。
而利用图像识别技术，可以实现自动化的质量检测，提高检测的准确性和效率。
例如，在生产线上，可以通过摄像头对产品进行拍照，然后利用图像识别技术对产品的表面缺陷、颜色差异等进行检测和判断。
如果发现产品存在质量问题，系统可以自动剔除该产品，并发送相关警报，以提醒操作人员进行处理。
这种自动化的质量检测方法可以减少人力投入，同时提高产品的质量稳定性。
其次，图像识别技术在工业自动化中还可以用于设备状态监测和维护。
设备故障是工业生产中的常见问题，传统的方法通常是定期巡检或定期维护。
然而，这种方法费时费力且效果有限。
通过利用图像识别技术，可以实时监测设备的工作状态，并及时发现异常情况。
例如，智能摄像头可以监测设备的温度、振动等参数，并利用图像识别技术分析这些参数是否超出了正常范围。
如果发现异常情况，系统可以自动发送报警信息，通知维护人员及时处理，从而避免设备故障对生产造成的影响。
此外，图像识别技术还可以应用于工业自动化中的物流和仓储管理。
在物流行业，传统的人工分类和包装往往需要大量的人力和时间，容易出现错误。
通过利用图像识别技术，可以对产品进行自动分类、包装和标记。
例如，利用智能摄像头对快递包裹进行拍照，然后利用图像识别技术识别包裹上的条形码或二维码，并根据识别结果进行自动分类和包装。
这种自动化的物流管理方法可以提高工作效率，减少人力投入，同时降低错误率。
最后，图像识别技术还可以应用于工业自动化中的安全监控。
毕业设计55华侨大学条码检测系统—基于MATLAB的一维条码识别
题目：（此处请用仿宋二号字体打印）院（系）（此处请用仿宋三号字体打印）专业（此处请用仿宋三号字体打印）届别（此处请用仿宋三号字体打印）学号（此处请用仿宋三号字体打印）姓名（此处请用仿宋三号字体打印）指导老师（此处请用仿宋三号字体打印）华侨大学教务处印制年月条码检测系统——基于MATLAB的一维条码识别摘要：条码技术是如今应用最广泛的识别和输入技术之一，由于其包含的信息量大，识别错误率低而在各个方面得到很大的重视。
它发展迅速并被广泛应用于于工业、商业、图书出版、医疗卫生等各行各业。
由我国目前发展现状来看，条码的正常使用受到条形码印刷质量和商品运输过程的影响，并且传统的条码识读方式是采用光电识读器，条码图像对光的不同反射效果也必然会对条码的识读产生影响。
不同的条码有着不同的识读过程。
本设计研究一种基于图像处理方式的识读方法，通过计算机辨识来解决条码印刷质量不佳和条码变形等问题。
该方法是采用摄像头采集条码图像，通过照相，一次性采集条码图像的方法避免了线性扫描器逐行扫描所产生的问题，同时简化了扫描条码图像的操作。
然后通过一定的数字图像处理算法处理进行译码。
译码算法主要分为两部分：第一部分首先对采集的条码图像进行预处理，这将为后面实现正确译码打下基础；第二部分就是对预处理后的条码图像进行译码，我们将利用统计方法、根据相似边距离来判别条码字符，再通过译码、校验、纠错处理来识读条码，得到条码所表示的文本信息。
与用条码识读器硬件进行译码相比，软件译码具有更大的灵活性和较低的成本，因此具有很大的发展潜力。
本设计在Matlab软件语言环境下实现。
关键词：图像处理条码识别 EAN-13 相似边距离 MatlabThe System Of Bar-Code Examination——1D Bar-Code recognition based on MATLABAbstract: Nowadays Bar-Code is a very popular technique ofidentification and input. It has been taken serious because of it’s large information and low error rate. It develops very quickly and has already been applied in industry,commerce,publishing,medical sanitation and so on. It can be seen from the actualities in our country that the use of Bar-Code is influenced by the printing quality and goods transportation, and besides, the traditional mode of recognition is using optical scanner so that the recognitinon will be consequentially affected by the different reflection of code image by the light.Different Bar-Code has different recognition process. This paper researches into a method based on digital image processing mode to resolve the problems of poor printing quality and code distortion, which uses the vidicon to take pictures of code images so as to avoid the traditional questions brought by the line-by-line scanning. And then applies the digital image processing algorithms to recognize the code, which includes two steps: the first is image pretreatments, the second is using statistic method and the distance of edge to similar edge method to recognize the code character. Comparing with decoding with special Bar-Code identification hardware, decoding with software is more flexible, and the cost is also comparatively low. Hence, Bar-Code has a very clear future of development. This research is realized by Matlab.Key word: image processing, Bar-Code recognition, EAN-13, the distance of edge to similar edge, Matlab目录第1章引言................................................................1.1 条码技术概述........................................................1.2 本文的研究意义及内容................................................1.2.1 研究意义........................................................1.2.2 研究内容及本文的组织安排........................................ 第2章一维条码技术.............................................2.1 一维条码简述........................................................2.2 一维条码符号的结构..................................................2.3 EAN码简述...........................................................2.4 EAN-13码符号的特征..................................................2.4.1 EAN-13码字符集..................................................2.4.2 EAN-13码符号结构................................................2.5 EAN-13码的校验...................................................... 第3章 EAN-13码的识读.............................3.1 Matlab数字图像处理技术简介..........................................3.2 条码图像处理及其Matlab实现.........................................3.2.1 条码图像预处理...................................................3.2.2 预处理结果与分析.................................................3.3 EAN-13码译码原理及其Matlab实现.....................................3.3.1 条码译码原理.....................................................3.3.2 条码译码方法.....................................................3.3.3 译码结果与分析...................................................第4章结论................................................................致谢语...................................................................... 参考文献.....................................................................附录........................................................................第1章引言1.1 条码技术概述在信息时代的今天，计算机的应用己和我们的生活紧密地联系在一起。
基于opencv图像识别的图书管理系统7篇
基于opencv图像识别的图书管理系统7篇第1篇示例：随着计算机视觉技术的不断发展，基于OpenCV图像识别的图书管理系统已经成为图书馆管理的新利器。
这种系统利用计算机视觉技术对图书进行识别和管理，不仅提高了图书馆工作效率，同时也为读者提供了更加便捷的借阅服务。
在传统的图书管理系统中，图书管理员需要手动录入每一本图书的信息，包括书名、作者、ISBN号等，这样耗时耗力的工作容易出现错误。
而基于OpenCV图像识别的图书管理系统则将这些工作交给了计算机来完成，只需要拍摄图书的封面或条形码，系统即可自动识别并提取相关信息，实现了图书快速入库和检索。
图书管理系统还可以通过图像识别技术对图书进行分类和定位。
通过训练模型，系统可以识别图书的封面，自动将图书归类至对应的类别，如文学、历史、科技等。
这样一来，图书管理员可以更快速地找到所需图书并进行整理和布置。
基于OpenCV图像识别的图书管理系统还可以实现读者借还书的自动化。
当读者借书时，系统可以通过读者的借书证信息和图书条形码进行识别，自动记录借书时间和归还时间，方便管理员进行跟踪和管理。
读者还书时只需将书本放入系统扫描设备，系统即可自动识别图书并修改借还状态。
图书管理系统的另一个重要功能是丢失图书的快速定位和追踪。
通过监控系统和图像识别技术，管理员可以快速找到丢失的图书在图书馆的位置，并及时采取措施找回或补偿。
这样一来，可以有效减少图书丢失的损失，提高图书馆的管理效率。
第2篇示例：图书管理系统一直是图书馆管理和服务中的一个重要组成部分。
随着科技的发展和普及，基于opencv图像识别技术的图书管理系统成为了许多图书馆的新选择。
opencv是一个开源的计算机视觉库，能够提供丰富的图像处理和识别功能，为图书馆的管理工作带来便利和高效。
基于opencv图像识别的图书管理系统主要由图书信息采集、图书标签识别、图书借还管理、图书检索功能等模块构成。
系统通过摄像头或扫描仪将图书的标签信息进行采集，并通过opencv的图像处理功能进行处理，提取图书的特征信息。
使用ZXing实现条形码识别
使⽤ZXing实现条形码识别本⽂来⾃，引⽤必须注明出处！越来越多的⼿机具备⾃动对焦的拍摄功能，这也意味着这些⼿机可以具备条码扫描的功能.......⼿机具备条码扫描的功能，可以优化购物流程，快速存储电⼦名⽚(⼆维码)等。
本⽂使⽤ZXing 1.6实现条码/⼆维码识别。
是个很经典的条码/⼆维码识别的开源类库，long long ago，就有开发者在J2ME上使⽤ZXing 了，不过要⽀持JSR-234规范(⾃动对焦)的⼿机才能发挥其威⼒，⽽⽬前已经有不少Android⼿机具备⾃动对焦的功能。
本⽂代码运⾏的结果如下，使⽤91⼿机助⼿截图时，⽆法截取SurfaceView的实时图像：本⽂使⽤了ZXing1.6的core，即把/zxing-1.6/core/下的src复制覆盖⼯程的src；另外还要使⽤到/zxing-1.6/android/下的PlanarYUVLuminanceSource.java。
PS：/zxing-1.6/android/ 是BarcodeScanner的源码，本⽂程序相当于BarcodeScanner的精简版，只保留最基本的识别功能。
本⽂源码⼯程的下载地址如下：源码⽬录结果如下图，ChecksumException.java下⾯还有很多源⽂件，截图尚未列出：本⽂例⼦必须要开摄像头和⾃动对焦的权限，不然启动时会报异常，所⽤的权限如下：1. <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"></uses-permission>02. <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"></uses-permission>03. <uses-feature android:name="android.hardware.camera"/>04. <uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus"/>main.xml源码如下，main.xml必须要⽤到FrameLayout才能重叠控件实现“范围框”的效果：1. <?xml version="1.0"encoding="utf-8"?>02. <FrameLayout android:id="@+id/FrameLayout01"03. android:layout_width="fill_parent"android:layout_height="fill_parent"04. xmlns:android="/apk/res/android">05. <SurfaceView android:layout_height="fill_parent"06. android:id="@+id/sfvCamera"android:layout_width="fill_parent"></SurfaceView>07. <RelativeLayout android:id="@+id/RelativeLayout01"08. android:layout_height="fill_parent"android:layout_width="fill_parent">09. <ImageView android:id="@+id/ImageView01"10. android:layout_height="100dip"android:layout_width="160dip"></ImageView>11. <View android:layout_centerVertical="true"12. android:layout_centerHorizontal="true"android:layout_width="300dip"13. android:background="#55FF6666"android:id="@+id/centerView"14. android:layout_height="180dip"></View>15. <TextView android:layout_centerHorizontal="true"16. android:layout_width="wrap_content"android:layout_below="@+id/centerView"17. android:layout_height="wrap_content"android:text="Scanning..."18. android:id="@+id/txtScanResult"android:textColor="#FF000000"></TextView>19. </RelativeLayout>20. </FrameLayout>testCamera.java是主类，负责控制Camera和对图像做解码，源码如下：1. package com.testCamera;02. import java.util.Timer;03. import java.util.TimerTask;04. import com.google.zxing.BinaryBitmap;05. import com.google.zxing.MultiFormatReader;06. import com.google.zxing.Result;07. import com.google.zxing.Android.PlanarYUVLuminanceSource;08. import mon.HybridBinarizer;09. import android.app.Activity;10. import android.graphics.Bitmap;11. import android.hardware.Camera;12. import android.os.Bundle;13. import android.view.SurfaceView;14. import android.view.View;15. import android.widget.ImageView;16. import android.widget.TextView;17. public class testCamera extends Activity {18. /** Called when the activity is first created. */19. private SurfaceView sfvCamera;20. private SFHCamera sfhCamera;21. private ImageView imgView;22. private View centerView;23. private TextView txtScanResult;24. private Timer mTimer;25. private MyTimerTask mTimerTask;26. // 按照标准HVGA27. final static int width = 480;28. final static int height = 320;29. int dstLeft, dstTop, dstWidth, dstHeight;30. @Override31. public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {32. super.onCreate(savedInstanceState);33. setContentView(yout.main);34. this.setTitle("Android条码/⼆维码识别Demo-----hellogv");35. imgView = (ImageView) this.findViewById(R.id.ImageView01);36. centerView = (View) this.findViewById(R.id.centerView);37. sfvCamera = (SurfaceView) this.findViewById(R.id.sfvCamera);38. sfhCamera = new SFHCamera(sfvCamera.getHolder(), width, height,39. previewCallback);40. txtScanResult=(TextView)this.findViewById(R.id.txtScanResult);41. // 初始化定时器42. mTimer = new Timer();43. mTimerTask = new MyTimerTask();44. mTimer.schedule(mTimerTask, 0, 80);45. }46.47. class MyTimerTask extends TimerTask {48. @Override49. public void run() {50. if (dstLeft == 0) {//只赋值⼀次51. dstLeft = centerView.getLeft() * width52. / getWindowManager().getDefaultDisplay().getWidth();53. dstTop = centerView.getTop() * height54. / getWindowManager().getDefaultDisplay().getHeight();55. dstWidth = (centerView.getRight() - centerView.getLeft())* width56. / getWindowManager().getDefaultDisplay().getWidth();57. dstHeight = (centerView.getBottom() - centerView.getTop())* height58. / getWindowManager().getDefaultDisplay().getHeight();59. }60. sfhCamera.AutoFocusAndPreviewCallback();61. }62. }63. /**64. * ⾃动对焦后输出图⽚65. */66. private Camera.PreviewCallback previewCallback = new Camera.PreviewCallback() {67. @Override68. public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera arg1) {69. //取得指定范围的帧的数据70. PlanarYUVLuminanceSource source = new PlanarYUVLuminanceSource(71. data, width, height, dstLeft, dstTop, dstWidth, dstHeight);72. //取得灰度图73. Bitmap mBitmap = source.renderCroppedGreyscaleBitmap();74. //显⽰灰度图75. imgView.setImageBitmap(mBitmap);76. BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));77. MultiFormatReader reader = new MultiFormatReader();78. try {79. Result result = reader.decode(bitmap);80. String strResult = "BarcodeFormat:"81. + result.getBarcodeFormat().toString() + " text:"82. + result.getText();83. txtScanResult.setText(strResult);84. } catch (Exception e) {85. txtScanResult.setText("Scanning");86. }87. }88. };89. }SFHCamera.java是Camera控制类，源码如下：1. package com.testCamera;02. import java.io.IOException;03. import android.graphics.PixelFormat;04. import android.hardware.Camera;05. import android.util.Log;06. import android.view.SurfaceHolder;07. public class SFHCamera implements SurfaceHolder.Callback{08. private SurfaceHolder holder = null;09. private Camera mCamera;10. private int width,height;11. private Camera.PreviewCallback previewCallback;12.13. public SFHCamera(SurfaceHolder holder,int w,int h,Camera.PreviewCallback previewCallback) {14. this.holder = holder;15. this.holder.addCallback(this);16. this.holder.setType(SurfaceHolder.SURFACE_TYPE_PUSH_BUFFERS);17. width=w;18. height=h;19. this.previewCallback=previewCallback;20. }21.22. @Override23. public void surfaceChanged(SurfaceHolder arg0, int arg1, int arg2, int arg3) {24. Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters();25. parameters.setPreviewSize(width, height);//设置尺⼨26. parameters.setPictureFormat(PixelFormat.JPEG);27. mCamera.setParameters(parameters);28. mCamera.startPreview();//开始预览29. Log.e("Camera","surfaceChanged");30. }31. @Override32. public void surfaceCreated(SurfaceHolder arg0) {33. mCamera = Camera.open();//启动服务34. try {35. mCamera.setPreviewDisplay(holder);//设置预览36. Log.e("Camera","surfaceCreated");37. } catch (IOException e) {38. mCamera.release();//释放39. mCamera = null;40. }41.42. }43. @Override44. public void surfaceDestroyed(SurfaceHolder arg0) {45. mCamera.setPreviewCallback(null);46. mCamera.stopPreview();//停⽌预览47. mCamera = null;48. Log.e("Camera","surfaceDestroyed");49. }50. /**51. * ⾃动对焦并回调Camera.PreviewCallback52. */53. public void AutoFocusAndPreviewCallback()54. {55. if(mCamera!=null)56. mCamera.autoFocus(mAutoFocusCallBack);57. }58.59. /**60. * ⾃动对焦61. */62. private Camera.AutoFocusCallback mAutoFocusCallBack = new Camera.AutoFocusCallback() {63.64. @Override65. public void onAutoFocus(boolean success, Camera camera) {66. if (success) { //对焦成功，回调Camera.PreviewCallback67. mCamera.setOneShotPreviewCallback(previewCallback);68. }69. }70. };71.72.73. }其中testCamera.java的Camera.PreviewCallback previewCallback 是整个程序的逻辑核⼼，作为回调函数给SFHCamera.java的内部Camera类调⽤。
python实现二维码、条形码识别
python实现⼆维码、条形码识别环境：python 3.7Win7依赖包安装：pip install pillowpip install opencv-pythonpip install opencv-contrib-pythonpip install numpypip instal pyzbar⾸先使⽤cv2打开摄像头进⾏测试import numpy as npimport cv2capture = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)capture.set(3,640)capture.set(4,480)while True:# 读取摄像头中的图像，ok为是否读取成功的判断参数ret,img = capture.read()cv2.imshow('frame', img)k = cv2.waitKey(1)if k == 27: # 'ESC'关闭break如果看到屏幕出现⼀个窗⼝，上⾯显⽰着你的摄像头所拍摄到的画⾯说明测试成功然后就直接上代码：#written by DY##e-mail:duyun888888@import cv2from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport csvimport pyzbar.pyzbar as pyzbarimport numpyimport time#-----------------time----------time1 = (time.strftime("%Y!%m@%d(%H*%M)%S`", time.localtime()))time2 = time1.replace('!', '年')time3 = time2.replace('@', '⽉')time4 = time3.replace('(', '⽇')time5 = time4.replace('*', '时')time6 = time5.replace(')', '分')timenow = time6.replace('`', '秒')#-----------------time done----barcodeData1 = ''found = set()capture = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)Files = "qrcode+barcode.dat"#新建⼀个⽇志，⽅便查阅（不需要可以删除）while(1):ret,frame = capture.read()test = pyzbar.decode(frame)gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)barcodes = pyzbar.decode(gray)for barcode in barcodes:(x, y, w, h) = barcode.rectcv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 0), 2)barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")barcodeType = barcode.typeif barcodeData=='' or barcodeData!=barcodeData1:barcodeData1 = barcodeData#======================可以不需要，这是在图⽚上进⾏标注，⾥⾯采⽤了字体⽂件============================== img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))font = ImageFont.truetype('arialbd.ttf', 25)#前⾯是字体⽂件，后⾯是字号fillColor = (0,255,0)position = (x, y-25)strl = barcodeDatadraw = ImageDraw.Draw(img_PIL)draw.text(position, strl,font=font,fill=fillColor)img_PIL.save('Identification_results.jpg','jpeg')#保存⼀张标记过的图⽚#====================================================print("Recognize result>>> type： {0} content： {1}".format(barcodeType, barcodeData)) else:passif barcodeType not in found or barcodeData not in found:with open(Files,'a+') as w:csv_write = csv.writer(w)date = ['类型：'+barcodeType+' 识别结果：'+barcodeData+' 时间：'+timenow]csv_write.writerow(date)found.add(barcodeData)cv2.imshow('qrcode+barcode',frame)k = cv2.waitKey(1)if k == 27:break#written by DY##e-mail:duyun888888@效果如图所⽰：。
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摘要随着时代的发展，21世纪已经成为信息时代，科学技术得到了空前的进步。
由于大量的生产生活的需要，自动识别技术应运而生，从个个方面影响了人们的生活生产方式，对人们带来了极大便利。
二维码技术由于信息容量大、操作方面、保密性高等优点而逐渐被各行各业广泛使用。
在此背景之下，本文将对摄像头的条码识别技术进行深入研究。
本文主要分为三个部分来对条码识别进行讨论。
第一部分，介绍了本课题的研究背景，以及国内外关于条码研究的进展。
第二部分，介绍了条码技术相关知识。
具体包括一维条码介绍、二维条码介绍以及二维条码的编码规范。
第三部分，详细介绍了二维条形码的识别装置设计。
分别从二维码识读原理、CMOS图像传感器的介绍入手，然后就基于OV7640的二维码识别装置做了详细介绍。
关键词摄像头识别条码识别 CMOS图像传感器Research and realization of barcoderecognition technology based on cameraABSTRACTWith the development of The Times, the 21st century has become an information age, and science and technology have made unprecedented progress. Due to the large quantity of production and daily life needs, automatic identification technology emerges at the right moment, which has brought great convenience to people from all aspects of impact and people's life and production mode. The 2d barcode technology is widely used in all walks of life due to its advantages such as large information capacity, operation aspect, high privacy and so on. In this context, this paper will carry out in-depth research on the camera bar code identification technology.This paper is divided into three parts to discuss bar code identification. The first part introduces the research background of this subject and the progress of barcode research at home and abroad. The second part introduces the knowledge of barcode technology. It includes one-dimensional barcode introduction, 2d barcode introduction and 2d barcode coding specification. The third part introduces the design of the identification device of 2d barcode. This paper starts with the introduction of two-dimensional code reading principle and CMOS image sensor, and then makes a detailed introduction based on the two-dimensional code recognition device of OV7640.Key words：Camera identification；Bar code identification；CMOS image sensor目录1 绪论 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 条码技术的国内外发展及现状 (4)1.2.1 国外发展与现状 (4)1.2.2 国内发展与现状 (5)2 条码技术相关知识 (5)2.1 一维条码 (5)2.2 二维条码 (6)3 二维码识别系统设计 (6)3.1二维码识别基本原理 (6)3.2二维码识别系统结构图 (7)3.3摄像头 (7)3.3.1 摄像头的基本构成 (7)3.3.2 摄像头的基本原理 (8)3.3.3 CMOS摄像头模块 (8)3.4二维码扫描器传感器CMOS (10)3.4.1 CMOS基本介绍 (10)3.4.2 CMOS工作原理 (10)3.5 A/D转换器 (11)3.5.1 ADC0809模数转换器 (11)3.5.2 ADC0809模数转换器工作过程 (11)3.6二维码解码器 (12)3.6.1解码器的基本概念 (12)3.6.2单片机AT89C52的简介 (12)3.6.3单片机AT89C52电路图及译码 (13)3.7单片机AT89C52与计算机的串行口连接 (14)4 总结 (17)参考文献 (18)致谢 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。
1 绪论1.1 研究背景21世纪是信息的时代，科学信息技术的发展取得了空前的成就，也从方方面面影响着人们的生活，改变着传统的生活方式。
特别是自动识别技术，为人们的生活带来了极大地便利。
自动识别技术就是让特定的信号来带替待翻译的信息，然后用特殊的识别装备进行再次翻译，读取信息。
识别技术下应运而生的条形码技术一直都备受关注，全覆盖式的影响生活、交易方式。
例如大型超市中利用扫条形码的方式快速识别商品的信息，然后利用计算机自动反恐出所有商品的价格，提高工作效率。
随着信息技术的发展，条形码也由原来的一维条码发展为了二维条码。
二维条码具有信息容量高、可靠性高等显著优点。
随着二维条码应该领域的扩大，行业内对二维条码的研究就越来越深入，其技术开发越来越先进。
本文就摄像头的条码识别技术展开讨论。
1.2 条码技术的国内外发展及现状1.2.1 国外发展与现状在上世纪威斯汀豪斯的实验室最早发明了条码技术。
条形码最早是用于表示发明者的地址的。
他的使用原理是用一个竖条表示数字1，用两个竖条来表示数字2。
这就是条形码的前身。
真正属于现代科技的条形码出现于上世纪70年代，并首次建立了第一个条码系统，简称为UUC。
随着条形码的普及，他运用的领域范围也越来越广，深远的影响着人们的生活方式。
由于其成本低、保密性强等特点，使其快速在商业、交通运输业和医疗卫生等领域得到运用。
经过一维条形码的过度之后，二维条形码也在上世纪80年代初开始出现，并迅速被普及运用，特别是医药领域、图书管理等都纷纷引进了这一科学的技术。
总体来说，条形码从提高数据采集速度和提高信息处理两个方面改善人们的生活，为人们的生活带来了便捷。
1.2.2 国内发展与现状较国外对条形码的关注和运用，我国的条形码发展就较为落后。
直至上世纪80年代后期我国才开始关注条形码的发展。
1988年，我国政府正式建立了首家中国物品编码局，标志着我国条形码使用秩序的建立。
经过近三十年的发展，在科学技术的支持之下，我国条形码技术追赶上了国际水平，广泛应用于各个领域。
我国的二维条形码研究是于1993年开始的。
他最初的研究是基于引进国外的成功经验的，但随着后期深入的技术研究，我国逐渐实现了技术独立，发展了我国自身的二维条形码技术，并应用于汽车行业自动化生产线、涉外案件、银行等领域。
上世纪末，二维条形码还被正式适用于与会人员的证件证明，这是技术革新的历史性事件。
在二维条形码技术方面，目前已经研究出来并被广泛应用的二维条形码有DataMatrix、QRCode、MaxiCode、CodeOne、Code49、Code16K、PDF417。
二维条形码不仅可以将文字翻译成特殊的条形码，还能将数字、声音等多种信息进行转换，具有信息量大、保密性高的优点。
2 条码技术相关知识2.1 一维条码一维条形码是由一组排列规则的条，空及对应字符组成的标识。
其中，不同信号的条形码中的条和空的宽度是不一样的。
特就是说，它的条和空的宽度和位置的不同代表着不同的含义，能翻译成不同的意思。
经过特殊的识别装备就能将这些条和空进行转换，在计算机中显示出来，供人们参考。
除此之外，一维条形码还包含一组数字，它是与条和空相平行的信息。
当条和空的信息不能被扫描翻译出来时，可以直接输入这一组数字进行转换，同样能获取信息。
完整的一维条码由空白区(位于两侧)、起始符、终止符、数据字符、供人识别字符和校验字符这六部分组成。
其中，包含产品详细信息的是数字字符和校验字符，其他部分仅作为辅助作用存在。
一维条形码的基本结构如下：图1-1 二维码示意图2.2 二维条码一维条形码的可靠性较差，难以适应较大规模的运用，不发完全满足试产需求。
因此，二维条形码因运而生。
除了继承了一维条形码的优点之外，二维条形码还具有信息量容量大、保密性高等优点。
二维条形码的技术特点是，利用特定的几何图形来对信息进行编码，用具有一定规律的黑白相隔的图形来表示信息。
二维条形码的设计原理是基于计算机内部“0”和“1”的比特流来实现的，通过这种信号转换来将产品信息转换至计算机中显示。
二维条形码可以分为堆叠式和矩阵式两种。
堆叠式二维条形码是由多行短截的一维条码堆积而成的。
其设计原理与一维条形码相似，在其基础之上增加了纵向的信息堆叠。
这就加大了信息的容量和保密性。
现阶段被广泛认可的堆叠式二维条形码有Code49码、Code16K码、PDF417码等。
而矩阵式二维条码顾名思义就是矩阵形式的。
其设计的原理是，在矩阵的对象坐标位置上，用点来代表计算机中的“1”，而空白则表示计算机中的“0”。
它是由点和空白来组成的，与传统的线和空白有一定的区别，也正因如此，矩阵式二维条形码更倾向于图像处理。
目前，比较受认可的矩阵条形码有QR码、Maxi码、One码、Matrix码等3 二维码识别系统设计3.1二维码识别基本原理二维码识别的基本原理，它运营光学系统来读取二维码，再降光信号通过光电转换器进行转换为电信号，并通过电路系统放大和处理电信号。