определить тип штрих кода по фото
Виды штрих-кодов, описание линейных и двумерных форматов. Как определить тип по изображению?
В современном мире во всех основных экономических сферах – торговле, промышленности, логистике и других, где необходим эффективный автоматизированный учёт товаров и материалов, применяют различные виды штрих-кодов. Подбор подходящего штрихового кодирования для конкретного случая использования и технического оборудования для его нанесения является важным этапом организации торговых и производственных взаимодействий.
Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.
Классификация видов
Штрих-код представляет собой графическую информацию в виде чередования черных и белых полос, которая наносится на поверхность, упаковку или маркировку товара.
Наибольшее применение штриховые коды получили:
Существует два основных вида штрих-кодов.
Линейные, или одномерные (1D)
Это графические изображения из сочетания черных и белых элементов виде линий разной толщины, обычно читаемые в горизонтальном направлении, которые содержат закодированную по определённым стандартам текстовую или числовую информацию.
Характерные черты:
Двумерные (2D)
Это графическое изображение в виде квадрата (иногда прямоугольника), состоящего из матрицы квадратных элементов, которое содержит вертикально и горизонтально расположенную закодированную информацию.
Отличительные особенности:
Форматы линейных и их характеристика
Существует несколько наиболее распространённых форматов линейных штриховых кодов, каждый из которых более подробно рассмотрен ниже.
EAN-13
European Article Number (EAN) – штрих-код европейского стандарта, введённый в действие странами Европы в 1977 году, аналогичный по назначению и структуре коду UPC.
Структура EAN-13 кода обычно содержит:
В некоторых случаях EAN код может быть дополнен добавочным товарным идентификатором (из 2-5 цифр), который печатается справа от основного изображения.
У этого кода есть разновидность EAN-8, включающая 8 носителей информации. Обычно применяется для кодировки маленьких партий или малогабаритных товаров. Меньший размер штрих-кода способствует более оперативному считыванию данных.
Universal Product Code (UPC) – это один из самых ранних штриховых кодов, принятый в 1973 году в США и являющийся американским стандартом универсального товарного кода.
Его состав включает 12 цифр:
Состоит из двух групп цифр – левой и правой, по шесть символов в каждой. Каждая цифра в группе кодируется четырьмя штрихами – двумя темными и двумя белыми. Отличительная особенность UPC-кода в симметричности правой и левой его сторон, а также в фотографически негативном начертании правой цифровой группы относительно левой.
Код UPC преобразуется в EAN-13 добавлением нуля перед составляющими его двенадцатью цифрами.
CODE 39
Это штрихкодовое обозначение переменной длины, в котором могут быть зашифрованы большие латинские буквы, цифры и некоторые символы. В отличие от кода EAN-13, он не содержит фиксированного числа символов и не требует обязательного применения контрольной цифры.
CODE 128
Увеличенный вариант штрихового кодирования, который содержит большое количество цифровых и буквенных символов, объединённых в разные группы. Отличается компактностью, достигаемой при помощи записи двух цифр в один штрихкодовой шаблон.
Обычно в его состав входят такие зашифрованные данные:
Interlesved 2 of 5 (ITF)
Вид штрих-кода, который содержит числовую информацию, зашифрованную на основе ширины штрихов и промежутков. Узнаваем по контурной толстой рамке на рисунке, которая помогает улучшить распознавание кода сканером, даже под большим углом. Содержит чётное число цифр, в случае нечётного их количества впереди добавляется ноль. Был разработан в 1995 году в США.
Форматы двумерных и их характеристика
Самыми распространенными видами двумерных штриховых кодов являются: QR-code, Data Matrix и Aztec Code.
QR-код
Наиболее универсальный вид штрих-кода, легко узнаваемый по присутствию квадратов в трёх углах графического рисунка – верхнем правом, нижнем левом и верхнем левом, а также нечетным количеством начерченных столбцов. Отличительной его особенностью служит возможность сканирования при помощи мобильных устройств.
Этот вид штрихового кодирования может содержать практически любые зашифрованные текстовые и числовые данные, в том числе персонифицированного и рекламного характера. Он обладает алгоритмами автоматической коррекции ошибок при возможных повреждениях кода или сканировании в сложных условиях.
Предлагаем посмотреть видео что такое QR-код, как он появился и для чего используется:
Data Matrix
Разновидность штрих-кода, выбранная в качестве основной для российской системы маркировки товаров. Его графическое изображение напоминает QR-код, но здесь отсутствуют характерные для последнего квадраты, зато имеются две отличительные непрерывные перпендикулярные чёрные полосы по левой боковой и нижней части рисунка.
Основное отличие Data Matrix заключается в компактном размере и чётном количестве изображенных столбцов. Возможности этого кода очень схожи с QR-кодированием, с хорошим уровнем защиты от ошибок. Согласно распоряжению правительства РФ (от 28 апреля 2018 г. N 792-р), в 2019 году обязательная маркировка новейшей версией штрих-кода Data Matrix ECC200 требуется для:
Aztec Code
Один из самых эффективных видов штрихового кодирования по возможностям корректировки возникающих ошибок. Графическое изображение отличается от двух предыдущих видов наличием в самом центре элемента в виде вложенных друг в друга квадратов.
Все три основные вида двумерных штрих-кодов, в целом, очень схожи между собой. Это позволяет считать их взаимозаменяемыми, и в случаях невозможности применения какого-либо из них (например, при отсутствии совместимости с используемым сканером), разрешено перейти на альтернативную разновидность кодирования.
Как определить тип по изображению?
Графическое изображение различных видов штриховых кодов отличается некоторыми элементами, что помогает распознать их. Линейные виды кодирования информации обозначаются чередующимися чёрными штрихами разной толщины (в зависимости от видовых особенностей кода) и белыми промежутками, с определённым набором символов под ними.
Видовые отличия изображений одномерных штрих-кодов:
Двумерные коды состоят из квадратно-пиксельных графических рисунков с отличительными особенностями для каждого вида:
О том, из чего состоят штрих-коды и как их расшифровать, говорится в другом материале.
Штрих-кодирование товаров помогает создавать правильную организацию их оптовых и розничных поставок, обеспечивать контроль за сроками реализации и удобство процесса продажи и учёта товарных изделий. Кроме того, применение кодов снижает риск возможных ошибок, что позволяет ускорить производственный оборот и увеличить прибыль компании.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Распознаем штрихкоды на изображениях с помощью Python и OpenCV
От переводчика: мы в компании Энтерра очень любим алгоритмы компьютерного зрения. Работаем чаще всего с OpenCv. Время от времени нам пишут разные разработчики с вопросами: «А как лучше начать работать с OpenCv?» или «Какую интересную задачу можно просто решить с помощью OpenCv?» В связи с чем мы решили перевести очень хорошую статью, которая будет полезна всем, кто интересуется компьютерным зрением.
Черная Пятница близко.
Толпы злых покупателей. Рой одинаковых теток среднего возраста, готовых сожрать практически всё, что угодно, в ближайшем супермаркете — главное, что со скидкой 75%. Они выстроятся в очереди перед дверьми магазинов в полночь Дня благодарения. Они будут ломиться внутрь, стучать в запертые двери кулаками и головами, пока не сплющат друг друга и не разобьют руки в кровь, став похожими на зомби из «28 дней спустя». Но вместо человеческой плоти, они жаждут удовлетворить инстинкт покупателя. Их боевые кличи о скидках и распродажах достигают небес. А их громовая поступь способна привести к землетрясению на Великой Равнине.
Естественно, от СМИ помощи не жди — они будут смаковать каждую подробность. От обмороженных семейств, ночевавших в палатке на морозе, до старой леди, растоптанной охотниками за скидкой в момент, когда открылись двери. Что-то похожее случилось с галлимимусом в «Парке Юрского периода». А она просто хотела купить Halo для девятилетнего внука Тимми, чьи родители забыли это сделать в прошлом году. В Wal-Mart. Во время Черной Пятницы.
И я обязан спросить: весь этот хаос и бедлам стоят того?
Любая покупка, которую я совершу в эту Черную Пятницу, будет сделана совершенно безопасно с помощью ноутбука. Но если вы решите выйти в реальный мир и вступить в схватку с охотниками за наживой, вам в первую очередь понадобится загрузить код из оригинального поста.
Просто представьте, как глупо вы будете выглядеть, стоя в очереди в ожидании свободной кассы – только для того, чтобы после сканирования штрихкода последнего сезона «Игры Престолов» выяснить, что в Target его можно купить на 5 долларов дешевле?
Собственно, далее я покажу, как можно обнаружить штрихкод на изображении, используя только Python и OpenCV.
Распознаём штриходы на изображениях на Pyhton и OpenCv
Задача этого поста — показать простое применение компьютерного зрения и технологий обработки изображений для распознавания штрихкодов. Мой алгоритм — это вариация на тему из вот этого вопроса со StackOverflow. Я просмотрел оригинальный код и добавил к нему ряд обновлений и улучшений. Стоит отметить, что этот код не будет работать для всех штрихкодов, но в любом случае вы получите представление о том, какие методы нужно будет использовать.
Важно отметить, что алгоритм не будет работать для всех штрихкодов, но зато даст базовое интуитивное понимание того, какие техники должны быть для этого использованы.
Для примера, мы определим штрихкод со следующего изображения:
Перейдём к коду. Открываем новый файл, называем его detect_barcode.py — и поехали:
Прежде всего нужно сделать импорт необходимых пакетов. Нам потребуются NumPy для работы с числами, agparse для парсинга аргументов командной строки и cv2 для связи с OpenCV.
Теперь приступим к непосредственной обработке изображения:
Мы загружаем изображение image и преобразуем его цветовой режим в оттенки серого.
После этого мы вычитаем y-градиент оператора Собеля из x-градиента. После вычитания мы получаем изображение с высоким значением горизонтального градиента и низким значением вертикального.
И сейчас наше изображение выглядит так:
Обратите внимание, что зона штрихкода была определена с помощью операций с градиентом. Следующий шаг — устранить шум на изображении и сфокусироваться сугубо на области со штрихкодом.
И первое, что мы сделаем — это используем average blur с ядром размера 9×9. Это поможет сгладить высокочастотный шум на нашей картинке с градинентами.
Затем мы проведём бинаризацию размытого изображения. Каждый пиксель изображения со значением не выше 225 мы превратим в 0 (чёрный), а остальные — в 255 (белый). В итоге получим:
Однако, как вы можете заметить на исходном изображении, между вертикальными полосками штрихкода есть пространство. Чтобы его закрыть и облегчить нашему алгоритму определение области штрихкода, нам нужно произвести ряд простых морфологических операций:
Далее, произведем нашу морфологическую операцию, применив ядро к бинаризированному изображению, замазывая пространство между полосками. И вы можете сами увидеть, что «пробелы» почти полностью закрыты, по сравнению с изображениями выше:
Конечно, на картинке остались и некоторые светлые пятна, которые не имеют отношения к штрихкоду и способны помешать точно определить его контур.
Давайте постараемся избавиться от этих пятен:
Тут мы делаем четыре итерации эрозии, за которым следуют четыре итерации дилатация. Эрозия уберёт белые пиксели с изображения, удаляя мелкие блобы, а дилатация не позволит крупным белым областям уменьшиться. Удаленные во время размытия мелкие пятна во время растяжения не появятся вновь.
После серии эрозий и дилатаций можно увидеть, что мелкие пятна успешно были удалены, осталась только область штрихкода:
Наконец, давайте найдем контуры области штрихкода на изображении:
Затем мы определяем минимальный ограничивающий прямоугольник, в который заключим этот самый большой контур, после чего наконец отображаем найденный штрихкод.
Как вы можете видеть, мы успешно нашли штрихкод:
Попробуем сделать это еще с несколькими изображениями?
Успешное определение штрихкодов
Чтобы получить аналогичные результаты, используйте мой код (можно загрузить целиком на странице поста-оригинала) и приведенные здесь изображения. Как только у вас будет код и изображения, откройте терминал и выполните следующую команду:
Без проблем найден штрихкод кокосового масла. Пробуем еще:
И на этом изображении мы успешно обнаружили штрихкод! Но что это мы все про еду, давайте перейдем к книгам.
И снова – никаких проблем! Сможем ли мы определить номер для отслеживания посылки?
И вновь наш алгоритм успешно обнаружил штрихкод.
Заключение
В этом посте мы рассмотрели необходимые шаги для обнаружения штрихкодов на изображениях с помощью технологий компьютерного зрения. Мы применили алгоритм, использующий язык программирования Python и библиотеку OpenCV.
Если вы хотите использовать более надёжный алгоритм обнаружения штрихкодов, стоит принять во внимание ориентацию изображения, а еще лучше — использовать самообучаемые системы, например, каскады Хаара или HOG+ Linear SVM, чтобы «сканировать» изображение на предмет областей со штрихкодом.
Определить тип штрих кода по фото
Все мы хорошо знаем, что сканер при этом считывает данные штрихового кода, нанесенные на ярлык или этикетку на одежде, обуви, продуктах питания и других товарах, продаваемых в розничной торговле. Однако не многие задумывались — как такой объем информации можно разместить на столь малой печатной площади, которую занимает штрих-код на этикетке.
Но оказывается, штрих-код вовсе и не содержит в себе данные о товаре — это всего лишь графическое изображение международного уникального номера товара, пригодное для автоматизированного или визуального считывания, а все сведения о товаре заложены в память сервера торгового предприятия, откуда они просто вызываются при считывании штрихового кода!
Помимо штрих-кодов с уникальными номерами товара, можно встретить штрих-коды с индивидуальной информацией предприятия изготовителя и штрих-коды, предназначенные для автоматизации складской обработки продукции, упакованной в различные виды тары (коробки, ящики, мешки и т.д.), а также специальные штриховые коды, используемые для самых разных операций по контролю и учёту.
История изобретения.
Сильвер поделился этим вопросом со своими друзьями — Норманом Джозефом Вудландом и Джордином Джохэнсоном. Втроём они разработали систему маркировки продукции, основанную на использовании ультрафиолетовых чернил. Однако она оказалась не очень удачной, так как чернила были достаточно дороги и кроме того быстро выцветали на этикетке.
Озарение пришло к Сильверу, как это нередко бывает с изобретателями долго и упорно размышляющими о проблеме, в самом неожиданном месте — на пляже. Он сформировал свой первый штриховой код начертив на песке несколько символов азбуки Морзе: «Я только расширил точки и тире вниз и сделал из них узкие и широкие линии». Для считывания штрих-кода Сильвер приспособил технологию оптического саундтрека (звуковой дорожки), используемую для записи звука к кинофильмам.
В 1949 году Сильвер и Вудланд подали заявку в Патентное ведомство США на признание системы идентификации товаров с использованием штрих-кодов изобретением, а в 1951 году попытались привлечь к реализации своей идеи компанию IBM. Эксперты IBM, хотя и признали перспективность данной технологии, но сочли, что её воплощение в жизнь будет чрезмерно технически сложным и отвергли её, сославшись на то, что на данный момент компания не располагает достаточными временными ресурсами для проведения всех необходимых работ. В 1952 году изобретатели получили Патент и продали его компании Филко (в дальнейшем известную как Гелиос Электрик Компани), которая в том же году перепродала его компании RCA.
Первой покупкой с использованием штрих-кода, нанесённого на этикетку, стала упаковка жевательной резинки Wrigley. Она была совершена в супермаркете «Марш» города Трой в штате Огайо 26 июня 1974 года в 8 часов 01 минуту утра. В настоящее время эта упаковка «жвачки» вместе с чеком хранятся в музее американской истории Смитсоновского института.
Виды штриховых кодов.
Изобретение Сильвера и Вудланда стало основой для разработки целой серии систем, использующих так называемые линейные (или «полосковые) штрих-коды. Такие коды считываются сканером при его горизонтальном перемещении над изображением штрих-кода.
Наиболее распространенным стандартом штрихового кодирования продукции и товаров является в настоящее время система EAN (European Article Number — Европейский Номер Товара), разработанная на основе американской системы UPC (Universal Product Code — Универсальный Код Товаров).
Номера продукции по классификации EAN присваиваются региональными (национальными) представительствами международной организации, ведающей вопросами стандартизации учёта и штрихового кодирования логистических единиц — GS1.
Существует три разновидности кода EAN:
Штриховые коды EAN-8 используются для нанесения на изделия малых габаритов, на которых стандартные коды EAN-13 просто не умещаются физически, а также при проведении логистических и сортировочных операций с использованием быстродвижущихся конвейеров — сокращенный размер кода на этикетке снижает вероятность его ошибочного считывания.
Формат EAN-128 предназначен для передачи информации о товаре не потребителям, а другим промышленными предприятиями. Число 128 в названии кода означает не его длину, как в кодах EAN-8 и EAN-13, а то, что в нем используется словарь Code-128 и группы кодов, а сама длина не регламентирована. Код может содержать разнообразную информацию, например, код товара, сроки годности, размеры, объём, код партии производителя и т.д.
В данной статье мы подробно рассмотрим код EAN-13, так как именно он массово используется для маркировки продукции легкой промышленности.
Штриховой код EAN-13.
Код EAN-13 состоит из 13 комбинаций штрихов различной ширины, размещенных на различном расстоянии друг от друга. Каждая комбинация шифрует одну из арабских цифр от ноля до девяти.
Арабские цифры распечатываются ниже их штрихового изображения для того, чтобы дать возможность визуального считывания кода в случае его физического повреждения, сдавшего невозможным считывание с использованием сканера.
Штрих-код ограничен двумя краевыми знаками — удлиненными тонкими штрихами, а также разделён удлинёнными штрихами на две части — левую и правую. Разделение штрих-кода на части предназначено для дополнительной проверки корректности считывания кода специальным алгоритмом, в который мы не будем углубляться.
Следует отметить, что код страны, указанный в штрих-коде EAN-13, совсем не обязательно совпадает с кодом страны происхождения. Дело в том, что получение штрих-кода дело добровольное и производитель может получить его в любом национальном подразделении GS1. Например, самоклеящаяся этикетка напитка Кока-Кола, производимого в Москве, несёт на себе код Бельгии (54), так как европейское подразделение компании The Coca-Cola Company зарегистрировало штрих-код в Брюсселе.
В таблице приведены префиксы некоторых стран, входящих в систему EAN.
| Код | Страна | Код | Страна |
| 00-09 | США и Канада | 64 | Финляндия |
| 30-37 | Франция | 690 | КНР |
| 380 | Болгария | 70 | Норвегия |
| 383 | Словения | 729 | Израиль |
| 385 | Хорватия | 73 | Швеция |
| 400-440 | Германия | 750 | Мексика |
| 460-469 | Россия | 759 | Венесуэла |
| 471 | Тайвань | 76 | Швейцария |
| 474 | Эстония | 770 | Колумбия |
| 475 | Латвия | 773 | Уругвай |
| 477 | Литва | 775 | Перу |
| 482 | Украина | 779 | Апгентина |
| 484 | Молдова | 780 | Чили |
| 489 | Гонконг | 786 | Эвадор |
| 45 и 49 | Япония | 789 | Бразилия |
| 50 | Великобритания | 80-83 | Италия |
| 520 | Греция | 84 | Испания |
| 529 | Кипр | 850 | Куба |
| 535 | Мальта | 858 | Словакия |
| 539 | Ирландия | 859 | Чехия |
| 54 | Бельгия и Люксембург | 860 | Югославия |
| 560 | Португалия | 869 | Турция |
| 569 | Исландия | 87 | Нидерланды |
| 57 | Дания | 880 | Южная Корея |
| 590 | Польша | 885 | Таиланд |
| 599 | Венгрия | 888 | Сингапур |
| 600-601 | ЮАР | 890 | Индия |
| 611 | Марокко | 893 | Вьетнам |
| 613 | Алжир | 90-91 | Австрия |
| 619 | Тунис | 93 | Австралия |
| 94 | Новая Зеландия | 955 | Малайзия |
Обратите внимание, что коды, начинающиеся с цифры «2» не входят в систему EAN, а предназначены для внутреннего использования отдельными предприятиями. Так, магазин или склад может использовать их для внутреннего пользования при маркировке товаров, не имеющих кода EAN-13. Разумеется, такие коды могут быть не уникальными.
Национальные представительства GS1 имеют право корректировать количество цифр, отводимое на номер предприятие и номер продукции. Главное, чтобы общее количество цифр было равно двенадцати, а полученный штрих-код был уникальным в глобальном масштабе.
Контрольное число (13-я цифра в коде) служит для проверки корректности считывания кода сканером.
После сканирования этикетки компьютер вычисляет контрольное цисло и сравнивает его с последней цифрой штрихового кода. Если результаты совпадают, то считывание признаётся успешным.
Штриховой код ITF-14.
Для автоматизации складского учета товаров, помещенных в индивидуальную или групповую транспортную упаковку применяется штриховой код ITF-14 (от английского Interleaved Two of Five). По штрих–коду ITF-14 компьютерная система учета определяет не только вид товара, помешенный в упаковку, но и его количество, которое однозначно соответствует виду упаковки. Другими словами, группа кодов ITF-14 является надмножеством кодов EAN-13 и отличается от них добавлением первой дополнительной цифры, обозначающий вид транспортной упаковки (например, 1 — коробка, 2 — ящик и т.д.).
Как и в коде EAN-13, последняя цифра в коде ITF-14 является контрольной, но определяется она не по всем предыдущим цифрам, а только по 12 из них, следующим за первой.
Обычно код ITF-14 наносится на упаковку в виде наклейки, но в виду того, что он значительно крупнее кода EAN-13, возможно его нанесение непосредственно на поверхность упаковки с использованием трафарета. На упаковки размером до 40х30х20 см и весом до 5 кг, штриховой код ITF-14 наносится только на одну сторону упаковки, а при размерах и весе, превышающих вышеуказанные — на три стороны (боковые и верхнюю плоскости).
Технические требования к нанесению штрих-кодов.
Рекомендуемые (номинальные) размеры штрихового кода EAN-13:
Рекомендуемые (номинальные) размеры штрихового кода ITF-14.
Не допускается увеличение размеров ITF-14 более, чем 100% и уменьшение не более, чем на 75%.
Соблюдение вышеописанных требований к размером штриховых кодов обязательно, если Вы хотите самостоятельно изготовить макет этикетки.
Сочетания цветов при нанесении штрих-кода.
Процесс считывания штрихового кода основан реагировании сканером на чередование тёмных и светлых полей, поэтому контрастность перехода от полоски кода к фону должна быть достаточной для уверенного распознавания этого перехода. Наилучшим сочетанием цветов для 100-процентного распознавания штрих-кода с использованием красного луча сканера являются чёрный цвет штрихов и белый цвет фона.
Однако дизайнерские решения этикетки или упаковки продукции могут войти в конфликт с требованием чёрно-белого исполнения штрих-кода.
В этом случае можно воспользоваться рекомендуемыми сочетаниями, приведенными в таблице, а также запретить дизайнеру использование некоторых цветовых комбинаций.
| Синий на белом | Коричневый на белом | Чёрный на белом | Зелёный на белом |
| Синий на жёлтом | Коричневый на жёлтом | Чёрный на жёлтом | Зелёный на жёлтом |
| Синий на оранжевом | Коричневый на оранжевом | Чёрный на оранжевом | Зелёный на оранжевом |
| Синий на красном | Коричневый на красном | Чёрный на красном | Зелёный на красном |
| Чёрный на зелёном | Чёрный на синем | Чёрный на зелёном | Черный на коричневом |
| Красный на зелёном | Красный на синем | Чёрный на золотом | Оранжевый на золотом |
| Красный на золотом | Красный на светло-коричневом | Синий на зелёном | Жёлтый на белом |
| Красный на белом | Светло-коричневый на белом | Золотой на белом | Оранжевый на белом |
Вверх ↑
Как получить штриховой код EAN?
Для того, чтобы получить коды EAN на свою продукцию, предприятию-производителю необходимо вступить в Национальную организацию товарной нумерации — Ассоциацию автоматической идентификации GS1 RUS (ГС1 РУС).
© Типография «Два клёна», 2016.
При перепечатке ссылка на сайт типографии «Два клёна» обязательна.