使用 Python 識別 CODE32 條碼
通過您的 Python 應用程序掃描條碼圖像,無需安裝任何其他軟件.
對於嘗試通過 Python 應用程序掃描自定義 CODE32 條形碼圖像的開發人員, Aspose.Total for Python via .NET API 可根據業務需求,幫助自動化讀取和識別任何顏色或尺寸的條碼。 它是處理不同格式以及一維、二維和郵政條碼的各種 API 的完整包。 作為 Aspose.Total for Python via .NET 包一部分的 Aspose.BarCode for Python via .NET API 使這個掃描過程變得簡單。 此外,開發人員可以調整識別引擎的參數,以實現快速條碼掃描或提高讀取準確性。
如何在 Python 中識別 CODE32 條碼
- 使用帶有 DecodeType.AllSupportedTypes 的 BarCodeReader 類對像作為參數
- 通過調用read_bar_codes()獲取所有CODE32代碼
- 遍歷所有結果以打印它
認可要求
- 對於 CODE32 條形碼掃描,需要 Python 3.5 或更高版本
- 直接從 PyPI ( Aspose.BarCode ) 引用項目中的 API
- 或者使用以下 pip 命令
pip install aspose-barcode-for-python-via-net
- 此外,基於 Microsoft Windows 或 Linux 的操作系統(參見 BarCode 的更多信息)
在 Python 中識別 CODE32 符號條形碼
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(Australia Post Code)
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(Code 128)
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(Code 16K Barcode)
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(CODE 32 Barcode)
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(Code 39 Standard)
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(Code 93 Standard)
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(CodablockF Barcode)
掃描 DATABAR 條碼
(GS1 DataBar (Reduced Space Symbology))
掃描 DATALOGIC2OF5 條碼
(Datalogic 2 of 5 Barcode)
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(Deutsche Post Leitcode)
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(European Article Number)
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(IATA 2 of 5 Barcode)
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(Interleaved 2 of 5 Barcode)
掃描 ISBN 條碼
(International Standard Book Number)
掃描 ISMN 條碼
(International Standard Music Number)
掃描 ISSN 條碼
(International Standard Serial Number)
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(ItalianPost25 Code)
掃描 ITF 條碼
(Interleaved 2 of 5 (ITF))
掃描 MATRIX2OF5 條碼
(Matrix 2 of 5 Barcode)
掃描 ONECODE 條碼
(USPS 4-State Customer Barcode)
掃描 PDF417 條碼
(PDF417 Code)
掃描 PLANET 條碼
(PLANET)
掃描 POSTNET 條碼
(POSTNET)
掃描 QR 條碼
(Quick Response Code)
掃描 RM4SCC 條碼
(Royal Mail 4-State Customer Code)
掃描 SINGAPOREPOST 條碼
(Singapore Post QR Code)
掃描 STANDARD2OF5 條碼
(Code 25 Interleaved)
掃描 SWISSPOSTPARCEL 條碼
(Swiss Post Parcel Code)
掃描 UPC 條碼
(UPC Code)
什麼是 CODE32 條碼
Code 32 是一種線性條形碼,用於編碼字母數字數據,例如產品代碼和序列號。它是 Code 39 條碼的一種變體,也是一種流行的字母數字數據條碼格式。 Code 32 條碼由一系列平行條和空格組成,每個字符由唯一的條和空格組合表示。條形碼包括字母和數字,允許它對范圍廣泛的字母數字數據進行編碼。 Code 32 條碼的主要優勢之一是其高密度。由於條形碼能夠對字母和數字進行編碼,因此與其他僅限於數字數據的線性條形碼相比,它每單位空間可以存儲更多信息。 Code 32 條碼的另一個優勢是其可靠性。由於條形碼使用簡單的編碼方案,因此不易出錯,並且可以很容易地被各種掃描設備讀取,包括手持式掃描儀和固定式掃描儀。此外,Code 32 條碼是一種靈活多用的技術。它可以輕鬆打印在各種材料上,包括紙張、塑料和金屬,並可用於產品標識、庫存管理和資產跟踪等廣泛應用。總體而言,Code 32 條碼是一種用於編碼和跟踪字母數字數據的強大工具。其高密度、可靠性和靈活性使其成為廣泛行業和應用的熱門選擇。