ZBar: Document AI - Extracción eficaz de códigos de barras

En el mundo del procesamiento de documentos y la gestión de datos, la capacidad de descodificar códigos de barras con rapidez y precisión desempeña un papel fundamental. Los códigos de barras son omnipresentes en todos los sectores, desde el comercio minorista y la logística hasta la sanidad y la fabricación, y sirven como herramientas esenciales para el seguimiento, la identificación y la gestión de inventarios. El uso de tecnologías avanzadas como ZBar para descodificar códigos de barras en Document AI puede agilizar significativamente los flujos de trabajo y aumentar la eficiencia general. En esta entrada de blog, explicamos esta biblioteca, sus ventajas y cómo puede revolucionar la descodificación de códigos de barras en Document AI.

Definición

¿Qué es zbar? ZBar es un paquete de software de código abierto para leer códigos de barras de diversas fuentes, como imágenes, vídeos y documentos PDF. Soporta varios tipos de códigos de barras, como códigos QR, EAN-13, Código 128 y muchos otros. La biblioteca ofrece una interfaz fácil de usar, por lo que es una opción popular para los desarrolladores y las empresas que buscan integrar las capacidades de escaneo de códigos de barras en sus aplicaciones y flujos de trabajo.

El papel de ZBar en la IA de documentos

Document AI, un campo en evolución de la inteligencia artificial, se centra en la automatización de las tareas de procesamiento de documentos para reducir la intervención humana y acelerar la extracción de datos. Mediante la integración de ZBar con las soluciones de Document AI, las empresas pueden capturar eficazmente datos de códigos de barras de grandes volúmenes de documentos, como facturas, etiquetas de envío y registros de inventario. Esta integración aumenta la precisión de la extracción de datos y minimiza el riesgo de error humano, lo que se traduce en una mayor eficiencia operativa.

Ventajas de ZBar

  • Rapidez y eficacia:

    Los algoritmos optimizados de esta biblioteca permiten descodificar rápidamente los códigos de barras en tiempo real. Esto los hace ideales para procesar grandes volúmenes de documentos. Al automatizar el escaneado de códigos de barras, las aplicaciones Document AI basadas en ZBar pueden reducir significativamente el tiempo de procesamiento. Esto permite a las empresas centrarse en tareas de mayor valor.
  • Precisión y fiabilidad:

    La precisión en la descodificación de códigos de barras es fundamental. Esto es especialmente cierto en los sectores en los que la identificación precisa es esencial para la logística, el seguimiento de los productos y el cumplimiento de la normativa. Las potentes funciones de descodificación garantizan resultados fiables. También reducen al mínimo la probabilidad de que los códigos de barras se lean mal o se pasen por alto. El resultado es una mayor integridad de los datos.
  • Compatibilidad multiplataforma

    La biblioteca está diseñada para funcionar en múltiples plataformas y lenguajes de programación. Esto la hace muy adaptable a diferentes aplicaciones. ZBar se integra perfectamente en la pila tecnológica existente y simplifica el proceso de desarrollo.

Implementación con Python: guía paso a paso

1. iniciar la instalación de pyzbar

pip install pyzbar

2. carga la imagen o el documento con cv2 (también puedes usar Pillow u otro paquete).

importar cv2
ruta_imagen = "ruta/a/tu/imagen.png"
imagen = cv2.imread(ruta_imagen)

3. escaneado de códigos de barras, utilizar ahora pyzbarpara escanear la imagen en busca de códigos de barras y extraer los datos descodificados.

from pyzbar.pyzbar import decodificar
decoded_barcodes = decodificar(imagen)

4. recorrer en bucle los códigos de barras descodificados. A continuación, cada resultado se superpone a la imagen original en forma de rectángulo. No olvide utilizar los datos del código de barras como etiqueta para este rectángulo.

para barcode en barcodes:
    barcode_data = barcode.data.decode("utf-8")
    x, y, w, h = código_barras.rect
    cv2.rectangle(imagen, (x, y), (x+w, y+h), (255,0,255), 2)
    cv2.putText(imagen, datos_código_barras, (x, y - 10),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                1, (255,0,255), 2)

Ejemplo

A continuación se muestra un ejemplo del resultado del tratamiento de un documento con códigos de barras en Konfuzio se vería así:

Si desea utilizar nuestra solución de descodificación de códigos de barras, no dude en ponerse en contacto con nosotros a través del formulario de contacto.

Alternativas a ZBar

zxing-cpp

ZXing-C++ ("Paso de cebra") es una in C++ biblioteca de código abierto implementada para procesar códigos de barras lineales/matriciales en múltiples formatos.

Fue portado originalmente de la biblioteca Java ZXing, pero ha sido desarrollado y ahora contiene muchas mejoras en términos de calidad y rendimiento. Puede leer y escribir códigos de barras en diversos formatos.

La biblioteca se ha preparado cuidadosamente en puro C++17 (/C++20) desarrollado. Esto garantiza una base sólida sin depender de terceros. En particular, ofrece seguridad de hilos y cuenta con una impresionante selección de envoltorios/vinculaciones para diferentes plataformas. Por ejemplo: Android, C, iOS, Python, WebAssembly, WinRT e incluso Flutter.

QuaggaJS

QuaggaJS es un escáner de códigos de barras escrito íntegramente en JavaScript. Soporta la localización y decodificación de diferentes tipos de códigos de barras en tiempo real. Por ejemplo: EAN, CODE 128, CODE 39, EAN 8, UPC-A, UPC-C, I2of5, 2of5, CODE 93 y CODABAR.

La biblioteca puede acceder directamente al flujo de la cámara del usuario. Aunque el código se basa en un complejo procesamiento de imágenes, los smartphones son capaces de localizar y descodificar códigos de barras en tiempo real.

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