在我们要寄出去许多快递包裹时，为了能及时沟通物流详情，要迅速将物流单号分离出来。这时候用手动式去鉴别确实太麻烦了，因此本文用Python完成简单鉴别数百个物流单号，所需的可以了解一下
小伙伴们好，我是大五
这也是Python改变未来系列第三篇，是一个和你们相关的难题实例。
前情提要
掌握我的好朋友很有可能都清楚，阿浩常给大伙儿送书。近一年，算不上协同抽奖活动送书，独立我自买+出版社出版冠名赞助已送出去1000本书本。
假如是自买得话，还要自身联络迅速小伙寄出去书本。
寄出后快递小哥会给我截图来反馈，然而我想要单号的时候就遇到问题了。
每次寄完书，我都只能得到n个截图（内含快递信息）。
为了及时反馈大家物流信息，我需要尽快将快递单号提取出来。
思考解决办法
每次大概都有十几到几十张截图，手动去识别真的太麻烦。
不如先看看每张截图大概是什么样子，再去想想批量处理的办法吧。
主要是为了批量获取图片中的快递单号，我想到了两个解决办法：
用python识别条形码来直接获得准确快递单号
用python调用ocr，识别截图中的快递单号文字
大家觉得哪个更简单更准确呢？
今天我先聊聊第一种方法的流程和踩坑经历。
遍历图片
首先，第一步需要先获取文件夹中的所有截图，再依次进行条形码识别。
具体操作可以参考注释
import os
def get_jpg():
jpgs = []
path = os.getcwd()
for i in os.listdir(path): #获取文件列表
if i.split(".")[-1] == "jpg": #筛选jpg文件（截图）
oldname=os.path.join(path,i) #旧文件名
i = i.replace('微信图片_','')
newname=os.path.join(path,i) #新文件名
os.rename(oldname,newname) #改名
jpgs.append(i)
return jpgs上面的代码中除了遍历筛选图片，还涉及了改名的操作。
这是因为我在后面使用opencv时，打开的路径只要含有中文就会一直报错，于是我就干脆把截图名称里的中文去除。
执行构建的get_jpg()函数，得到
这些就是演示文件中的四个截图文件，下面开始对他们进行识别。
识别条形码
python的第三方模块pyzbar可以很方便地处理二维码的识别。我们这次用它来识别一维条形码的话，用法也大致一样。不过还要搭配cv2使用，主要是为了利用cv2.imread()来读取图片文件。
注意：对于cv2模块，安装时需要输入pip3installopencv-python，但在导入的时候采用importcv2。
识别条形码的具体语句如下所示：
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上面构建的get_barcode()函数可以实现识别条形码，并返回结果数据。
我们可以用for循环遍历前文获取的所有图片，再依次使用get_barcode()函数来识别条形码。
data_m =[] for i in jpgs: data = get_barcode(i) data_m.append(data) data_m
可以发现，成功识别了四张截图里的条形码，并获取了对应的快递单号。
小结
回顾今天的问题案例，我先通过思考想出了两种解决办法。第一种的优点是识别条形码比OCR更准确，但是其只获取了快递单号。后续在给获得赠书的同学反馈时，我还需要手动将名字和单号对应，不够偷懒。后续将给大家介绍第二种方法的流程和优缺点。
综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。
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