使用 Python 识别 POSTNET 条码

通过您的 Python 应用程序扫描条码图像，无需安装任何其他软件.

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对于尝试通过 Python 应用程序扫描自定义 POSTNET 条形码图像的开发人员, Aspose.Total for Python via .NET API 可根据业务需求，帮助自动化读取和识别任何颜色或尺寸的条码。 它是处理不同格式以及一维、二维和邮政条码的各种 API 的完整包。 作为 Aspose.Total for Python via .NET 包一部分的 Aspose.BarCode for Python via .NET API 使这个扫描过程变得简单。 此外，开发人员可以调整识别引擎的参数，以实现快速条码扫描或提高读取准确性。

如何在 Python 中识别 POSTNET 条码

  • 使用带有 DecodeType.AllSupportedTypes 的 BarCodeReader 类对象作为参数
  • 通过调用read_bar_codes()获取所有POSTNET代码
  • 遍历所有结果以打印它

认可要求

  • 对于 POSTNET 条形码扫描，需要 Python 3.5 或更高版本
  • 直接从 PyPI ( Aspose.BarCode ) 引用项目中的 API
  • 或者使用以下 pip 命令pip install aspose-barcode-for-python-via-net
  • 此外，基于 Microsoft Windows 或 Linux 的操作系统（参见 BarCode 的更多信息）
 

在 Python 中识别 POSTNET 符号条形码

 

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扫描 DATAMATRIX 条码 (Data Matrix Code)
扫描 DEUTSCHEPOST 条码 (Deutsche Post Leitcode)
扫描 DOTCODE 条码 (DotCode 2D Barcode)
扫描 DUTCHKIX 条码 (Dutch KIX Barcode)
扫描 EAN 条码 (European Article Number)
扫描 IATA2OF5 条码 (IATA 2 of 5 Barcode)
扫描 INTERLEAVED2OF5 条码 (Interleaved 2 of 5 Barcode)
扫描 ISBN 条码 (International Standard Book Number)
扫描 ISMN 条码 (International Standard Music Number)
扫描 ISSN 条码 (International Standard Serial Number)
扫描 ITALIANPOST25 条码 (ItalianPost25 Code)
扫描 ITF 条码 (Interleaved 2 of 5 (ITF))
扫描 MATRIX2OF5 条码 (Matrix 2 of 5 Barcode)
扫描 ONECODE 条码 (USPS 4-State Customer Barcode)
扫描 PDF417 条码 (PDF417 Code)
扫描 PLANET 条码 (PLANET)
扫描 POSTNET 条码 (POSTNET)
扫描 QR 条码 (Quick Response Code)
扫描 RM4SCC 条码 (Royal Mail 4-State Customer Code)
扫描 SINGAPOREPOST 条码 (Singapore Post QR Code)
扫描 STANDARD2OF5 条码 (Code 25 Interleaved)
扫描 SWISSPOSTPARCEL 条码 (Swiss Post Parcel Code)
扫描 UPC 条码 (UPC Code)

什么是 POSTNET 条码

POSTNET 是美国邮政服务 (USPS) 使用的条形码符号体系，用于对邮件上的邮政编码进行编码。它是一种由长条和短条组成的一维条形码，每条条代表邮政编码中的一个数字。 POSTNET 条码有两种状态：全条码和半条码，全条码代表二进制 1，半条码代表二进制 0。POSTNET 条码可以直接打印在信封、标签或其他邮件上，并且可以通过各种扫描设备读取，包括手持扫描仪和自动邮件分拣机。 POSTNET 条形码的使用使 USPS 能够更有效地处理和投递邮件，因为它消除了邮政工作人员手动分拣邮件的需要。 POSTNET 条码的优点之一是它们易于使用软件应用程序生成和打印，例如 USPS 批准的条码软件。这使得企业和个人可以轻松地将 POSTNET 条形码包含在他们的邮件中，从而提高 USPS 邮件处理的准确性和效率。 POSTNET 条形码的另一个优点是它们的可靠性。它们旨在承受邮件投递过程的严酷条件，包括暴露在潮湿环境和粗暴处理，确保编码数据保持清晰和准确。