Python实现轻松识别数百个快递单号
目录
- 前情提要
- 思考解决办法
- 遍历图片
- 识别条形码
- 小结
大家好,我是小五
这是Python改变生活系列的第三篇,也是一个与你们有关的问题案例。
前情提要
了解我的小伙伴可能都知道,小五经常给大家送书。最近一年,不算联合抽奖送书,单独我自购+出版社赞助已送出1000本书籍。
如果是自购的话,还需要自己联系快速小哥寄出书籍。
寄出后快递小哥会给我截图来反馈,然而我想要单号的时候就遇到问题了。
每次寄完书,我都只能得到n个截图(内含快递信息)。
为了及时反馈大家物流信息,我需要尽快将快递单号提取出来。
思考解决办法
每次大概都有十几到几十张截图,手动去识别真的太麻烦。
不如先看看每张截图大概是什么样子,再去想想批量处理的办法吧。
主要是为了批量获取图片中的快递单号,我想到了两个解决办法:
- 用python识别条形码来直接获得准确快递单号
- 用python调用ocr,识别截图中的快递单号文字
大家觉得哪个更简单更准确呢?
今天我先聊聊第一种方法的流程和踩坑经历。
遍历图片
首先,第一步需要先获取文件夹中的所有截图,再依次进行条形码识别。
具体操作可以参考注释
import os def get_jpg(): jpgs = [] path = os.getcwd() for i in os.listdir(path): #获取文件列表 if i.split(".")[-1] == "jpg": #筛选jpg文件(截图) oldname=os.path.join(path,i) #旧文件名 i = i.replace('微信图片_','') newname=os.path.join(path,i) #新文件名 os.rename(oldname,newname) #改名 jpgs.append(i) return jpgs
上面的代码中除了遍历筛选图片,还涉及了改名的操作。
这是因为我在后面使用 opencv 时,打开的路径只要含有中文就会一直报错,于是我就干脆把截图名称里的中文去除。
执行构建的get_jpg()
函数,得到
这些就是演示文件中的四个截图文件,下面开始对他们进行识别。
识别条形码
python的第三方模块 pyzbar
可以很方便地处理二维码的识别。我们这次用它来识别一维条形码的话,用法也大致一样。不过还要搭配 cv2 使用,主要是为了利用cv2.imread()
来读取图片文件。
注意:对于cv2模块,安装时需要输入pip3 install opencv-python
,但在导入的时候采用import cv2
。
识别条形码的具体语句如下所示:
import pyzbar.pyzbar as pyzbar import cv2 def get_barcode(img): image = cv2.imread(img) barcodes = pyzbar.decode(image) barcode = barcodes[0] barcode_data = barcode.data.decode("utf-8") return barcode_data
上面构建的get_barcode()
函数可以实现识别条形码,并返回结果数据。
我们可以用for循环遍历前文获取的所有图片,再依次使用get_barcode()
函数来识别条形码。
data_m =[] for i in jpgs: data = get_barcode(i) data_m.append(data) data_m
可以发现,成功识别了四张截图里的条形码,并获取了对应的快递单号。
小结
回顾今天的问题案例,我先通过思考想出了两种解决办法。第一种的优点是识别条形码比OCR更准确,但是其只获取了快递单号。后续在给获得赠书的同学反馈时,我还需要手动将名字和单号对应,不够偷懒。后续将给大家介绍第二种方法的流程和优缺点。
以上就是Python实现轻松识别数百个快递单号的详细内容,更多关于Python识别快递单号的资料请关注我们其它相关文章!