前情提要

了解我的小伙伴可能都知道，經(jīng)常給大家送書(shū)，不算聯(lián)合抽獎(jiǎng)送書(shū)，單獨(dú)我自購(gòu)+出版社贊助已累計(jì)送出幾百本書(shū)籍。

如果是自購(gòu)的話，還需要自己聯(lián)系快速小哥寄出書(shū)籍。

寄出后快遞小哥會(huì)給我截圖來(lái)反饋，然而我想要單號(hào)的時(shí)候就遇到問(wèn)題了。

每次寄完書(shū)，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(hào)提取出來(lái)。

思考解決辦法

每次大概都有十幾到幾十張截圖，手動(dòng)去識(shí)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(hào)，我想到了兩個(gè)解決辦法：

用python識(shí)別條形碼來(lái)直接獲得準(zhǔn)確快遞單號(hào)

用python調(diào)用ocr，識(shí)別截圖中的快遞單號(hào)文字

大家覺(jué)得哪個(gè)更簡(jiǎn)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(shí)別。

具體操作可以參考注釋

import?osdef?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?opencv 時(shí)，打開(kāi)的路徑只要含有中文就會(huì)一直報(bào)錯(cuò)，于是我就干脆把截圖名稱(chēng)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(kāi)始對(duì)他們進(jìn)行識(shí)別。

識(shí)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(shí)別。我們這次用它來(lái)識(shí)別一維條形碼的話，用法也大致一樣。不過(guò)還要搭配 cv2 使用，主要是為了利用cv2.imread()來(lái)讀取圖片文件。

注意：對(duì)于cv2模塊，安裝時(shí)需要輸入pip3 install opencv-python，但在導(dǎo)入的時(shí)候采用import cv2。

識(shí)別條形碼的具體語(yǔ)句如下所示：

import?pyzbar.pyzbar?as?pyzbar import?cv2def?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(shí)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(lái)識(shí)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(shí)別了四張截圖里的條形碼，并獲取了對(duì)應(yīng)的快遞單號(hào)。

小結(jié)

回顧今天的問(wèn)題案例，我先通過(guò)思考想出了兩種解決辦法。第一種的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別條形碼比OCR更準(zhǔn)確，但是其只獲取了快遞單號(hào)。后續(xù)在給獲得贈(zèng)書(shū)的同學(xué)反饋時(shí)，我還需要手動(dòng)將名字和單號(hào)對(duì)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)。

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如果你也有一直想用python解決的問(wèn)題，歡迎在評(píng)論區(qū)告訴我????

我們的文章到此就結(jié)束啦，如果你喜歡今天的Python實(shí)戰(zhàn)教程，請(qǐng)持續(xù)關(guān)注菜鳥(niǎo)學(xué)Python。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python实战教程 | 轻松批量识别数百个快递单号的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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