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Python識別處理照片中的條形碼

 更新時間:2020年11月16日 10:20:05   作者:破曉之愛  
這篇文章主要介紹了Python識別處理照片中的條形碼,幫助大家更好的利用python處理圖片,提高辦公效率,感興趣的朋友可以了解下

最近一直在玩數(shù)獨,突發(fā)奇想實現(xiàn)圖像識別求解數(shù)獨,輸入到輸出平均需要0.5s。

整體思路大概就是識別出圖中數(shù)字生成list,然后求解。

輸入輸出demo

數(shù)獨采用的是微軟自帶的Microsoft sudoku軟件隨便截取的圖像,如下圖所示:

經(jīng)過程序求解后,得到的結果如下圖所示:

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這里在某些極端情況下有bug,比如多次出現(xiàn)var,index只會返回最左側的
            if production.right.index(var) != len(production.right) - 1:
                follow_dic[var] = first_dic[production.right[production.right.index(var) + 1]] | follow_dic[var]
            # 沒有考慮右邊有非終結符但是為null的情況
            if production.right[len(production.right) - 1] == var:
                if var != production.left[0]:
                    # print(var, "吸納", 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

程序具體流程

程序整體流程如下圖所示:

讀入圖像后,根據(jù)求解輪廓信息找到數(shù)字所在位置,以及不包含數(shù)字的空白位置,提取數(shù)字信息通過KNN識別,識別出數(shù)字;無數(shù)字信息的在list中置0;生成未求解數(shù)獨list,之后求解數(shù)獨,將信息在原圖中顯示出來。

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", " 關鍵字"], [1, "lexicalanalysis", " 標識符"], [13, "(", " 左括號"], [14, ")", " 右括號"], [20, "{", " 左大括號"],
          [4, "float", " 關鍵字"], [1, "a", " 標識符"], [15, ";", " 分號"], [5, "int", " 關鍵字"], [1, "b", " 標識符"],
          [15, ";", " 分號"], [1, "a", " 標識符"], [12, "=", " 賦值號"], [3, "1.1", " 浮點數(shù)"], [15, ";", " 分號"], [1, "b", " 標識符"],
          [12, "=", " 賦值號"], [2, "2", " 整數(shù)"], [15, ";", " 分號"], [8, "while", "  關鍵字"], [13, "(", " 左括號"],
          [1, "b", " 標識符"], [17, "<", " 小于號"], [2, "100", " 整數(shù)"], [14, ")", " 右括號"], [20, "{", " 左大括號"],
          [1, "b", " 標識符"], [12, "=", " 賦值號"], [1, "b", " 標識符"], [9, "+", " 加 號"], [2, "1", " 整數(shù)"], [15, ";", " 分號"],
          [1, "a", " 標識符"], [12, "=", " 賦值號"], [1, "a", " 標識符"], [9, "+", " 加號"], [2, "3", " 整數(shù)"], [15, ";", " 分號"],
          [21, "}", " 右大括號"], [15, ";", " 分號"], [6, "if", " 關鍵字"], [13, "(", " 左括號"], [1, "a", " 標識符"],
          [16, ">", " 大于號"], [2, "5", " 整數(shù)"], [14, ")", " 右括號"], [20, "{", " 左大括號"], [1, "b", " 標識符"],
          [12, "=", " 賦值號"], [1, "b", " 標識符"], [10, "-", " 減號"], [2, "1", " 整數(shù)"], [15, ";", " 分號"], [21, "}", " 右大括號"],
          [7, "else", " 關鍵字"], [20, "{", " 左大括號"], [1, "b", " 標識符"], [12, "=", " 賦值號"], [1, "b", " 標識符"],
          [9, "+", " 加號"], [2, "1", " 整數(shù)"], [15, ";", " 分號"], [21, "}", " 右大括號"], [21, "}", " 右大括號"]]

以上就是Python識別處理照片中的條形碼的詳細內(nèi)容,更多關于python 識別條形碼的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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