Python完成簡單鑒別數(shù)百個(gè)物流單號

89542767 發(fā)布于2022-12-25 15:52 / 467人閱讀

　　在我們要寄出去許多快遞包裹時(shí)，為了能及時(shí)溝通物流詳情，要迅速將物流單號分離出來。這時(shí)候用手動式去鑒別確實(shí)太麻煩了，因此本文用Python完成簡單鑒別數(shù)百個(gè)物流單號，所需的可以了解一下

　　小伙伴們好，我是大五

　　這也是Python改變未來系列第三篇，是一個(gè)和你們相關(guān)的難題實(shí)例。

　　前情提要

　　掌握我的好朋友很有可能都清楚，阿浩常給大伙兒送書。近一年，算不上協(xié)同抽獎活動送書，獨(dú)立我自買+出版社出版冠名贊助已送出去1000本書本。

　　假如是自買得話，還要自身聯(lián)絡(luò)迅速小伙寄出去書本。

　　寄出后快遞小哥會給我截圖來反饋，然而我想要單號的時(shí)候就遇到問題了。

　　每次寄完書，我都只能得到n個(gè)截圖（內(nèi)含快遞信息）。

　　為了及時(shí)反饋大家物流信息，我需要盡快將快遞單號提取出來。

　　思考解決辦法

　　每次大概都有十幾到幾十張截圖，手動去識別真的太麻煩。

　　不如先看看每張截圖大概是什么樣子，再去想想批量處理的辦法吧。

　　主要是為了批量獲取圖片中的快遞單號，我想到了兩個(gè)解決辦法：

　　用python識別條形碼來直接獲得準(zhǔn)確快遞單號

　　用python調(diào)用ocr，識別截圖中的快遞單號文字

　　大家覺得哪個(gè)更簡單更準(zhǔn)確呢？

　　今天我先聊聊第一種方法的流程和踩坑經(jīng)歷。

　　遍歷圖片

　　首先，第一步需要先獲取文件夾中的所有截圖，再依次進(jìn)行條形碼識別。

　　具體操作可以參考注釋

　　import os
　　def get_jpg():
　　    jpgs = []
　　    path = os.getcwd()
　　    for i in os.listdir(path):  #獲取文件列表
　　        if i.split(".")[-1] == "jpg":  #篩選jpg文件（截圖）
　　            oldname=os.path.join(path,i)  #舊文件名
　　            i = i.replace('微信圖片_','')
　　            newname=os.path.join(path,i)  #新文件名
　　            os.rename(oldname,newname)  #改名
　　            jpgs.append(i)
　　    return jpgs

　　上面的代碼中除了遍歷篩選圖片，還涉及了改名的操作。

　　這是因?yàn)槲以诤竺媸褂胦pencv時(shí)，打開的路徑只要含有中文就會一直報(bào)錯，于是我就干脆把截圖名稱里的中文去除。

　　執(zhí)行構(gòu)建的get_jpg()函數(shù)，得到

　　這些就是演示文件中的四個(gè)截圖文件，下面開始對他們進(jìn)行識別。

　　識別條形碼

　　python的第三方模塊pyzbar可以很方便地處理二維碼的識別。我們這次用它來識別一維條形碼的話，用法也大致一樣。不過還要搭配cv2使用，主要是為了利用cv2.imread()來讀取圖片文件。

　　注意：對于cv2模塊，安裝時(shí)需要輸入pip3installopencv-python，但在導(dǎo)入的時(shí)候采用importcv2。

　　識別條形碼的具體語句如下所示：

　　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

　　上面構(gòu)建的get_barcode()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)識別條形碼，并返回結(jié)果數(shù)據(jù)。

　　我們可以用for循環(huán)遍歷前文獲取的所有圖片，再依次使用get_barcode()函數(shù)來識別條形碼。

　　data_m =[]
　　for i in jpgs:
　　    data = get_barcode(i)
　　    data_m.append(data)
　　data_m

　　可以發(fā)現(xiàn)，成功識別了四張截圖里的條形碼，并獲取了對應(yīng)的快遞單號。

　　小結(jié)

　　回顧今天的問題案例，我先通過思考想出了兩種解決辦法。第一種的優(yōu)點(diǎn)是識別條形碼比OCR更準(zhǔn)確，但是其只獲取了快遞單號。后續(xù)在給獲得贈書的同學(xué)反饋時(shí)，我還需要手動將名字和單號對應(yīng)，不夠偷懶。后續(xù)將給大家介紹第二種方法的流程和優(yōu)缺點(diǎn)。

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)韼椭?/p>