哈Ha！
一个现代人每天都在不考虑条形码的情况下遇到条形码。 当我们在超市购买产品时，借助条形码可以准确读取其代码。 还有包裹，仓库中的货物等等。 但是，很少有人知道它是如何工作的。
条形码如何排列，图片中的编码是什么？
让我们尝试弄清楚，与此同时，我们将编写此类代码的解码器。
引言
条形码的使用历史悠久。 第一次自动化尝试始于1950年代； 1952年获得了代码读取器的专利。 参与铁路车辆分类的工程师希望简化此过程。 这个想法很明显-使用条带对数字进行编码，并使用光电管读取它们。 1962年，代码开始正式用于识别美国铁路（
KarTrak系统）上的汽车，1968年，探照灯被激光束取代，从而提高了准确性并减小了阅读器的尺寸。 1973年，出现了“通用产品代码”格式，并在1974年使用代码扫描仪（箭牌的口香糖是美国）在一家超市出售了第一款产品。 1984年，三分之一的商店使用彩带，但在俄罗斯，它们开始在90年代左右使用。
大量不同的代码用于不同的任务，例如，序列“ 12345678”可以用以下方式表示（并非全部）：
让我们开始按位分析。 此外，下面描述的所有内容都将引用“ Code-128”格式-仅因为其格式非常简单明了。 那些想尝试其他物种的人可以打开
在线生成器，并亲自看看。
乍一看，条形码似乎只是行的随机序列，实际上，其结构显然是固定的：
1-清楚识别代码开头所需的空白空间
2-起始符号。 对于Code-128，可以使用3个选项（称为A，B和C）：11010000100、11010010000或11010011100，它们对应于不同的代码表（有关更多详细信息，请参阅
Wikipedia ）。
3-实际上，包含我们所需数据的代码
4-校验和
5-停止符号。 对于Code-128，这是1100011101011。
6（1）-空白。
现在介绍如何对位进行编码。 此处的一切都很简单-如果将最细的线的宽度设为“ 1”，则双倍宽度的线将给出代码“ 11”，三倍的代码为“ 111”，依此类推。 根据相同的原理，空白空间将为“ 0”或“ 00”或“ 000”。 那些希望的人可以比较图片中的起始代码以确保符合规则。
现在您可以开始编程了。
获取位序列
原则上，这是最困难的部分，当然，从算法上讲，它可以以不同的方式实现。 我不确定以下算法是否是最佳算法，但对于案例研究来说已经足够了。
首先，加载图像，拉伸图像的宽度，从图像中间取一条水平线，将其转换为b / w，然后将其作为数组加载。
from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_path = "barcode.jpg" img = Image.open(image_path) width, height = img.size basewidth = 4*width img = img.resize((basewidth, height), Image.ANTIALIAS) hor_line_bw = img.crop((0, int(height/2), basewidth, int(height/2) + 1)).convert('L') hor_data = np.asarray(hor_line_bw, dtype="int32")[0]
在条形码上，“ 1”对应于黑色，而在RGB中，“ 0”对应于0，因此必须反转阵列。 同时，我们计算平均值。
hor_data = 255 - hor_data avg = np.average(hor_data) plt.plot(hor_data) plt.show()
我们启动程序以确保正确加载条形码：
现在，您需要确定一个“位”的宽度。 为此，我们突出显示起始序列“ 1101”的开始，记录图表通过中间线的过渡时刻。
pos1, pos2 = -1, -1 bits = "" for p in range(basewidth - 2): if hor_data[p] < avg and hor_data[p + 1] > avg: bits += "1" if pos1 == -1: pos1 = p if bits == "101": pos2 = p break if hor_data[p] > avg and hor_data[p + 1] < avg: bits += "0" bit_width = int((pos2 - pos1)/3)
我们只记录中间的过渡，因此代码“ 1101”将被写为“ 101”，但这足以让我们找出其宽度（以像素为单位）。
现在实际解码。 我们找到通过中间的下一个过渡，并确定落入该间隔的位数。 由于匹配不是绝对的（代码可能会稍微弯曲或延伸），因此我们使用舍入。
bits = "" for p in range(basewidth - 2): if hor_data[p] > avg and hor_data[p + 1] < avg: interval = p - pos1 cnt = interval/bit_width bits += "1"*int(round(cnt)) pos1 = p if hor_data[p] < avg and hor_data[p + 1] > avg: interval = p - pos1 cnt = interval/bit_width bits += "0"*int(round(cnt)) pos1 = p
我不确定这是否是最佳选择，也许有更好的方法，希望的人可以在评论中写。
如果一切都正确完成，那么我们将获得以下输出顺序：
11010010000110001010001000110100010001101110100011011101000111011011
01100110011000101000101000110001000101100011000101110110011011001111
00010101100011101011解码方式
原则上，这里没有困难。
Code-128中的字符使用11位代码进行编码，该代码有3种类型（A，B和C），并且可以存储不同的字符编码或00到99之间的数字。
在我们的情况下，序列的开头是11010010000，它对应于“代码B”。 手动驱动Wikipedia中的所有代码非常麻烦，因此仅从浏览器中复制了该表，并且也使用Python完成了解析（提示：这对于生产而言不是必需的）。
CODE128_CHART = """ 0 _ _ 00 32 S 11011001100 212222 1 ! ! 01 33 ! 11001101100 222122 2 " " 02 34 " 11001100110 222221 3 # # 03 35 # 10010011000 121223 ... 93 GS } 93 125 } 10100011110 111341 94 RS ~ 94 126 ~ 10001011110 131141 103 Start Start A 208 SCA 11010000100 211412 104 Start Start B 209 SCB 11010010000 211214 105 Start Start C 210 SCC 11010011100 211232 106 Stop Stop - - - 11000111010 233111""".split() SYMBOLS = [value for value in CODE128_CHART[6::8]] VALUESB = [value for value in CODE128_CHART[2::8]] CODE128B = dict(zip(SYMBOLS, VALUESB))
现在，最简单的事情仍然存在。 我们将位序列分为11个字符的块：
sym_len = 11 symbols = [bits[i:i+sym_len] for i in range(0, len(bits), sym_len)]
最后，我们形成一行并将其显示在屏幕上：
str_out = "" for sym in symbols: if CODE128A[sym] == 'Start': continue if CODE128A[sym] == 'Stop': break str_out += CODE128A[sym] print(" ", sym, CODE128A[sym]) print("Str:", str_out)
我不会给出表中编码的答案，让它成为读者的功课（使用智能手机的现成程序将被视为作弊：）。
该代码也未实现CRC验证，希望的人可以自己执行。
当然，该算法是不完善的，并且是在半小时内编写的。 为了更专业的目的，有现成的库，例如
pyzbar 。 使用这种库的代码仅需4行：
from pyzbar.pyzbar import decode img = Image.open(image_path) decode = decode(img) print(decode)
（首先，您需要通过输入命令pip install pyzbar来安装库）
另外 ：
vinograd19在有关CRC计数的注释中写道：
校验位的历史很有趣。 它是进化产生的。
为了避免错误解码，需要校验位。 如果条形码是1234，并且被识别为7234，则您需要进行验证以防止将1替换为7。验证可能不准确，因此至少要确定90％的无效数字。
第一种方法：让我们以金额为准。 因此，除以10的余数为0。好吧，也就是说，前12个字符承载信息负载，然后选择最后一个数字，以使数字的总和除以10。解码序列，如果总和不能被10整除，则意味着需要进行错误解码，并且需要这一次。 例如，代码1234有效。 1 + 2 + 3 + 4 =10。代码1216也有效，但1218无效。
这样可以避免自动化问题。 但是，在创建条形码时，存在回退形式，即在键上键入数字。 还有一个不好的情况：如果您更改两位数的顺序，则校验和不会改变，这是不好的。 也就是说，如果条形码1234被锤打为2134，则校验和将收敛，但是我们输入了错误的数字。 事实证明，如果您快速敲键，数字顺序错误是很常见的情况。
第二种方法。 好吧，让我们稍微增加一点。 这样，偶数位置上的数字就会被考虑两次。 然后，当更改订单时，金额肯定不会收敛到所需的金额。 例如，代码2364是有效的（2 + 3 + 3 + 6 + 4 + 4 = 20），而代码3264是无效的（3+ 2 + 2 + 6 + 4 + 4 = 19）。 但是这是另一个不好的例子。 某些键盘会将十位数字排列成两行。 第一行是12345，第二行以下是67890。如果不是按“ 1”键，而是向右按“ 2”键，则校验和将防止输入错误。 但是如果不是按“ 1”键，而是按下面的“ 6”键，则可能不会发出警告。 毕竟6 = 1 + 5，如果在计算校验和时该数字位于偶数位置，则我们有2 * 6 = 2 * 1 + 2 * 5。 也就是说，校验和正好增加了10，因此其最后一位没有改变。 例如，代码2134和2634中的校验和相同。 如果我们按7而不是2，而不是3则按8，将发生相同的错误，依此类推。
第三种方法。 好的，让我们再次求和，只考虑偶数位置的数字……三遍。 也就是说，代码1234565是有效的，因为1 + 2 * 3 + 3 + 4 * 3 + 5 + 6 * 3 +5 = 50。
所描述的方法经过一些更正已成为计算EAN13校验和的标准：位数固定且等于13，其中第13个是相同的校验和。 奇数位上的数字被计算三次，偶数上-一次。结论
如您所见，即使是条形码之类的简单物品也包含很多有趣的东西。 顺便说一句，对于那些读到这里的人来说，另一个生活技巧-条形码下的文本（如果有）完全复制了其内容。 这样做是为了在代码不可读的情况下，操作员可以手动输入。 因此找出条形码的内容通常很简单-只需看一下其下方的文字即可。
正如评论中所建议的，交易中最流行的是EAN-13码，那里的位编码是相同的，希望的人可以
自己看到字符结构。
如果读者没有兴趣，可以单独考虑QR码。
谢谢您的关注。