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Python实战教程 | 轻松批量识别数百个快递单号

發(fā)布時間:2023/12/9 python 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Python实战教程 | 轻松批量识别数百个快递单号 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

前情提要

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

如果是自購的話,還需要自己聯(lián)系快速小哥寄出書籍。

寄出后快遞小哥會給我截圖來反饋,然而我想要單號的時候就遇到問題了。

每次寄完書,我都只能得到n個截圖(內(nèi)含快遞信息)。

為了及時反饋大家物流信息,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,我想到了兩個解決辦法:

  • 用python識別條形碼來直接獲得準確快遞單號

  • 用python調(diào)用ocr,識別截圖中的快遞單號文字

  • 大家覺得哪個更簡單更準確呢?

    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,再依次進行條形碼識別。

    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。

    這是因為我在后面使用 opencv 時,打開的路徑只要含有中文就會一直報錯,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截圖文件,下面開始對他們進行識別。

    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,安裝時需要輸入pip3 install opencv-python,但在導入的時候采用import cv2。

    識別條形碼的具體語句如下所示:

    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)點是識別條形碼比OCR更準確,但是其只獲取了快遞單號。后續(xù)在給獲得贈書的同學反饋時,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。

    如果想看更多python改變生活的真實問題案例,給本文右下角點個贊吧????

    如果你也有一直想用python解決的問題,歡迎在評論區(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實戰(zhàn)教程,請持續(xù)關(guān)注菜鳥學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內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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