【太原条形码扫描器】又称为条码阅读器、条码扫描枪、条形码扫描器、条形码扫描仪、条形码扫描枪及条形码阅读器，只是习惯叫法不同。它是用于读取条码所包含信息的阅读设备，利用{光学}原理，把条形码的内容解码后通过数据线或者无线的方式传输到电脑或者别的设备。条码扫描器的结构通常为以下几部分：光源、接收装置、光电转换部件、译码电路、计算机接口。条码扫描器等种类很多，常见的有以下几类：一、手持式条码扫描器。二、小滚筒式条码扫描器。三、平台式条码扫描器。其它的还有大幅面扫描用的大幅面条码扫描器、笔式条码扫描器、条码扫描器、底片条码扫描器【注意不是平板条码扫描器加透扫，效果要好的多，价格当然也贵】，实物条码扫描器【不是有实物扫描能力的平板条码扫描器，有点类似于数码相机】，还有主要用于印刷排版领域的滚筒式条码扫描器等很多。

商品太原条形码是实现商业管理信息化,现代化的重要技术手段。商店利用商品条码技术进行经营管理,给消费者的日常生活带来了许多方面的好处:

(1)由于扫描商店采用消费者自选的商品销售方式,改善了购物环境,更加方便了消费者购物;

(2)由于商店经营成本降低,商品价格随之下降;

(3)鉴于条码扫描的自动结算方式,缩短了消费者排队等候结算时间;

(4)鉴于条码扫描结算的可靠性高,消除了对人工结算准确性的顾虑;

(5)商店借助条码技术实现的进、销、存自动化管理,提高了商品周转速度,从而确保了商品不积压、不断档,使得商品更新鲜、购物选择机会更多;

(6)零售商和制造商利用在商品条码基础上建立的销售/库存管理系统及通信网络,便于及时掌握市场信息,制订进货/生产计划,提高供货及补货效率,实现现代化产、供、销-条龙管理;节省人力物力资源,使企业经营成本降低;适应国际、国内市场需求,更好地为顾客服务。

在使用太原条形码生成软件生成条码的时候，我们经常会遇到客户问这样的问题，用你们软件生成的条码用手机或者扫描枪能不能扫描出商品信息，如：名称、单价、产地、规格等？这不是简单的能或者不能就可以解释清楚的。为了帮助更多的朋友了解这个问题，今天给大家解释下条码本身携带的信息与扫描信息之间的问题。条码有一维码、二维码之分。一维码就是我们就是商品外包装的条码，它支持数字、字母、符号等，不支持中文，最多支持48个字符。二维码支持文字、数字、网址、符号以及中文，它比一维码的信息容量约高几十倍。条码生成软件生成的条形码识别率可达A级。所以它能被任何扫描设备识别。如手机、扫描枪等等。关于扫描的内容，一般输入的是什么信息，扫描出来就是什么信息。

当我们扫描条形码的时候，往往显示的是一组数字或者字母。扫描二维码时比较丰富，有数字、字母、文字、网址等等。有的客户就问了，我们购买的商品上贴的条形码，扫描就可以显示很多的文字信息，为什么我制作的条码，就不能显示呢？这就是商品条码的查询问题了。如果你制作的条码，想要让消费者通过扫描，显示一些信息的话，需要向物品编码中心申请备案，如果备案通过，会给你分配一个条码段，你在条码段范围内编码，编码之后将数据上传到指定的产品服务平台上，再借助条码生成软件生成对应的条形码，生成之后就可以扫描出来了。如果没有备案，你在软件中输入的是什么内容，显示的就是什么内容。有的客户就说了，他们不向物品编码中心申请备案，只是内部使用，想要扫描条码显示一些商品信息。问还有没有其他方法可以实现。如果是内部使用的话，看他们内部有没有相关数据管理软件，可以根据自己的需求编写，如商品录入、商品查询等，将商品信息录入到管理软件中，最后扫描条码就可以在管理软件查询到相应的信息。条码和数据库之间可以用扫描枪进行连接。

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品，产品标识技术，使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤，第一是定位条形码的位置，定位之后剪切出条形码，并且识别出条形码对应的字符串，然后就可以调用网络，数据库等手段快速进行后续处理。

条形码识别要考虑到条形码的特点，本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直，没有各种倾斜的那种条形码，

要定位首先要检视这种条形码的特点，这种图像在X方向上的梯度肯定很明显，同时，Y方向的梯度就没这么明显，所以第一步，我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度，用X方向梯度减去Y方向梯度，这样可以保留X方向特征并且去除Y方向的干扰。

可以看到，二维码对一维码的定位形成了干扰，但是二维码的空间漏洞相对一维码多很懂，于是我们考虑进行一次模糊并且二值化，看能不能有所效果，如下(记得调整相应的模糊化参数和阈值参数，得到相对最好的结果)

有一定的效果，但是此时又出现问题条形码出现了黑色的缝隙，不利于定位完整区域，这个时候要进行一些形态学操作，去除黑色缝隙，我们选择闭运算，算子根据缝隙的情况，宽度大于高度，矩形缝隙。

效果可以，又出现问题，二维码的区域连着，还是面积很大，对后面我们算区域面积依然有影响，但是我们观测二维码的连接区域明显要比一维码的连接区域要细很多，也就是说，我们可以很快的腐蚀断二维码的连接，同时还保持一维码的连接，然后在膨胀回来，二维码的连接断开就应该不会有这个大块的区域连着了，注意，膨胀和腐蚀的次数应当是一致的，保证得到结果区域的准确。我选择膨胀腐蚀四次，先膨胀断开二维码连接。

此时，二维码的影响就基本没有了，现在我们只需要先查找轮廓，然后计算图像中每个轮廓的面积，选出面积最大的那个轮廓，计算这个轮廓的最小外包矩形，就能找到相应的图像区域了。