【亲测免费】 ZBar 条码阅读器使用教程
项目介绍
ZBar 是一个开源软件套件,用于从各种来源读取条码,包括视频流、图像文件和原始强度传感器。它支持许多流行的符号(条码类型),包括 EAN-13/UPC-A、UPC-E、EAN-8、Code 128、Code 39、Interleaved 2 of 5 和 QR Code。ZBar 的灵活分层实现使得条码扫描和解码适用于任何应用程序:可以独立使用,也可以轻松集成到 Qt、GTK+ 或 PyGTK GUI 应用程序中,甚至可以使用精简的 C 库嵌入到嵌入式应用程序中。
项目快速启动
安装 ZBar
首先,确保你的系统上安装了 ZBar。你可以通过以下命令安装:
# 在 Debian/Ubuntu 系统上
sudo apt-get install zbar-tools
# 在 macOS 上(使用 Homebrew)
brew install zbar
使用 ZBar 扫描条码
以下是一个简单的示例,展示如何使用 ZBar 从图像文件中扫描条码:
zbarimg example.png
集成到 Python 应用程序
以下是一个简单的 Python 示例,展示如何使用 ZBar 库扫描图像中的条码:
import zbar
from PIL import Image
# 创建一个扫描器
scanner = zbar.ImageScanner()
scanner.parse_config('enable')
# 加载图像
pil = Image.open("example.png").convert('L')
width, height = pil.size
raw = pil.tobytes()
# 创建一个 ZBar 图像
image = zbar.Image(width, height, 'Y800', raw)
# 扫描图像
scanner.scan(image)
# 输出结果
for symbol in image:
print('识别的条码类型: %s, 内容: %s' % (symbol.type, symbol.data))
# 清理
del image
应用案例和最佳实践
零售自动化
ZBar 可以用于零售自动化,例如库存跟踪和自动文档处理。通过集成 ZBar 到 POS 系统中,可以实现快速准确的条码扫描,提高结账效率。
移动应用程序
ZBar 可以集成到移动应用程序中,用于扫描商品条码,实现价格比较、库存管理等功能。例如,在 iOS 应用程序中,可以使用 ZBar 库来实现条码扫描功能。
嵌入式系统
由于 ZBar 具有小内存占用和小代码大小的特点,它非常适合嵌入式应用程序。例如,在嵌入式 Linux 系统中,可以使用 ZBar 来实现条码扫描功能,用于库存管理和设备追踪。
典型生态项目
ZBar 社区
ZBar 有一个活跃的社区,提供了丰富的文档和支持。你可以访问 ZBar 官方网站 获取更多信息和资源。
ZBar 的 GitHub 仓库
ZBar 的 GitHub 仓库是主要的开发和维护地点。你可以访问 ZBar GitHub 仓库 获取最新的代码和文档。
ZBar 的克隆仓库
除了主要的 GitHub 仓库外,还有一些克隆仓库,例如在 LinuxTV 和 GitLab 上的克隆。这些仓库提供了额外的资源和支持。
通过以上教程,你应该能够快速上手并使用 ZBar 进行条码扫描和解码。希望这些信息对你有所帮助!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00