ZBar: Document AI – Effiziente Extraktion von Barcodes

In der Welt der Dokumentenverarbeitung und des Datenmanagements spielt die Fähigkeit, Barcodes schnell und genau zu dekodieren, eine entscheidende Rolle. Barcodes sind in verschiedenen Branchen allgegenwärtig, vom Einzelhandel und der Logistik bis hin zum Gesundheitswesen und der Fertigung, und dienen als unverzichtbare Werkzeuge für die Verfolgung, Identifizierung und Bestandsverwaltung. Der Einsatz fortschrittlicher Technologien wie ZBar für die Dekodierung von Barcodes in Document AI kann Arbeitsabläufe erheblich rationalisieren und die Gesamteffizienz steigern. In diesem Blogbeitrag erläutern wir diese Bibliothek, seine Vorteile und wie es die Barcode-Dekodierung im Rahmen von Document AI revolutionieren kann.

Definition

Was ist zbar? ZBar ist ein Open-Source-Softwarepaket zum Lesen von Barcodes aus verschiedenen Quellen, einschließlich Bildern, Videos und PDF-Dokumenten. Es unterstützt verschiedene Arten von Barcodes, wie QR-Codes, EAN-13, Code 128 und viele andere. Die Bibliothek bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und ist daher eine beliebte Wahl für Entwickler und Unternehmen, die Barcode-Scanfunktionen in ihre Anwendungen und Arbeitsabläufe integrieren möchten.

Die Rolle von ZBar in Document AI

Document AI, ein sich entwickelnder Bereich der künstlichen Intelligenz, konzentriert sich auf die Automatisierung von Dokumentenverarbeitungsaufgaben, um menschliche Eingriffe zu reduzieren und die Datenextraktion zu beschleunigen. Durch die Integration von ZBar in Document AI-Lösungen können Unternehmen Barcodedaten aus großen Mengen von Dokumenten wie Rechnungen, Versandetiketten und Bestandsaufzeichnungen effizient erfassen. Diese Integration erhöht die Genauigkeit der Datenextraktion und minimiert das Risiko menschlicher Fehler, was zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz führt.

ZBar Vorteile

  • Geschwindigkeit und Effizienz:

    Die optimierten Algorithmen dieser Bibliothek ermöglichen eine schnelle Dekodierung von Barcodes in Echtzeit. Sie sind damit ideal für die Verarbeitung großer Dokumentenbestände. Durch die Automatisierung des Barcode-Scannens können Document AI-Anwendungen auf Basis von ZBar die Verarbeitungszeit erheblich reduzieren. Dadurch können sich die Unternehmen auf höherwertige Aufgaben konzentrieren.
  • Genauigkeit und Verlässlichkeit:

    Die Genauigkeit der Barcode-Dekodierung ist entscheidend. Dies gilt insbesondere für Branchen, in denen eine genaue Identifizierung für die Logistik, die Produktverfolgung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unerlässlich ist. Robuste Dekodierfunktionen sorgen für zuverlässige Ergebnisse. Sie minimieren auch die Wahrscheinlichkeit, dass Barcodes falsch gelesen oder übersehen werden. Das Ergebnis ist eine verbesserte Datenintegrität.
  • Plattformübergreifende Kompatibilität

    Die Bibliothek ist so konzipiert, dass sie auf mehreren Plattformen und in mehreren Programmiersprachen funktioniert. Das macht sie sehr anpassungsfähig für verschiedene Anwendungen. ZBar fügt sich nahtlos in den bestehenden Technologie-Stack ein und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Implementierung mit Python: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Beginnen Sie mit der Installation von pyzbar

pip install pyzbar

2. Bild oder Dokument mit cv2 laden (Sie können auch Pillow oder ein anderes Paket verwenden)

import cv2
image_path = "path/to/your/image.png"
image = cv2.imread(image_path)

3. Barcode Scanning, Verwenden Sie jetzt pyzbar, um das Bild nach Barcodes zu scannen und die entschlüsselten Daten zu extrahieren.

from pyzbar.pyzbar import decode
decoded_barcodes = decode(image)

4. Schleife durch die dekodierten Strichcodes. Danach wird jedes Ergebnis in Form eines Rechtecks über das Originalbild gelegt. Vergessen Sie nicht, die Barcodedaten als Beschriftung für dieses Rechteck zu verwenden.

for barcode in barcodes:
    barcode_data = barcode.data.decode("utf-8")
    x, y, w, h = barcode.rect
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255,0,255), 2)
    cv2.putText(image, barcode_data, (x, y - 10),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 
                1, (255,0,255), 2)

Beispiel

Hier ein Beispiel, wie das Ergebnis der Verarbeitung eines Dokuments mit Barcodes auf Konfuzio aussehen würde:

Wenn Sie unsere Lösung zur Barcode-Dekodierung nutzen möchten, kontaktieren Sie uns gerne über das Kontaktformular.

Alternativen zu ZBar

zxing-cpp

ZXing-C++ („Zebra crossing„) ist eine in C++ implementierte, quelloffene Bibliothek zur Verarbeitung von linearen/Matrix-Barcodes in mehreren Formaten.

Sie wurde ursprünglich von der Java ZXing Library portiert, wurde aber weiterentwickelt und enthält nun viele Verbesserungen in Bezug auf Qualität und Leistung. Es kann Barcodes in einer Reihe von Formaten sowohl lesen als auch schreiben.

Die Bibliothek wurde sorgfältig in reinem C++17 (/C++20) entwickelt. Dies gewährleistet eine solide Grundlage, ohne auf Abhängigkeiten von Drittanbietern angewiesen zu sein. Insbesondere bietet sie Thread-Sicherheit und verfügt über eine beeindruckende Auswahl an Wrappern/Bindings für verschiedene Plattformen. Zum Beispiel: Android, C, iOS, Python, WebAssembly, WinRT und sogar Flutter.

QuaggaJS

QuaggaJS ist ein vollständig in JavaScript geschriebener Barcode-Scanner. Er unterstützt die Lokalisierung und Dekodierung verschiedener Barcodetypen in Echtzeit. Zum Beispiel: EAN, CODE 128, CODE 39, EAN 8, UPC-A, UPC-C, I2of5, 2of5, CODE 93 und CODABAR.

Die Bibliothek kann direkt auf den Kamerastrom des Benutzers zugreifen. Obwohl der Code auf einer aufwendigen Bildverarbeitung beruht, sind Smartphones in der Lage, Barcodes in Echtzeit zu lokalisieren und zu dekodieren.

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