使用LabelImg注释条形码对象以进行机器学习教程

Dynamsoft Barcode Reader SDK一款多功能的条码读取控件，只须要几行代码就能够将条码读取功能嵌入到Web或桌面应用程序。这能够节省数月的开发时间和成本。能支持多种图像文件格式以及从摄像机或扫描仪获取的DIB格式。使用Dynamsoft Barcode Reader SDK，你能够建立强大且实用的条形码扫描仪软件，以知足你的业务需求。

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LabelImg是使用Python和Qt5编写的免费开源图像注释工具。它支持主流机器学习框架一般采用的Pascal VOC格式和Yolo格式。若是您对条形码对象检测感兴趣，则可使用该工具用边界框注释不一样的条形码符号。在本文中，我将分享如何从Google快速下载一堆条形码图像，以及如何使用Dynamsoft Barcode Reader SDK自动添加标签名称。

图片下载

首先，咱们须要图像。咱们如何得到一堆具备相同分类的图像？
有一个方便的Python库google_images_download。
pip install google_images_download
当我运行库时，我发现它一般没法正常工做。它老是没法下载任何图像。该问题已在https://github.com/hardikvasa/google-images-download/issues/331上说起。幸运的是，有人提供了可行的解决方法。咱们可使用已修复问题的分支存储库：
git clone https://github.com/Joeclinton1/google-images-download.git
cd google-images-download && python setup.py install
根据在线文档，咱们能够编写一个简单的Python脚原本下载图像，以下所示：
from google_images_download import google_images_download
import argparse

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-k", "--keywords", required=True,
help="The keywords/key phrases you want to search for.")
ap.add_argument("-l", "--limit", required=True,
help="The number of images that you want to download.")
args = vars(ap.parse_args())

response = google_images_download.googleimagesdownload()
arguments = {"keywords":args["keywords"],"limit":args["limit"],"print_urls":True}
paths = response.download(arguments)
print(paths)
将Python脚本保存到google-image-downloader.py。
让咱们从Google下载10张PDF417图像：
python3 google-image-downloader.py -k pdf417 -l 10

条形码对象注释

条形码图像准备就绪后，咱们就能够开始为条形码加标签了。

第一步是获取LabelImg存储库的源代码：
git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
使用LabelImg，咱们能够经过眼睛标记大多数对象。可是，您可能不知道全部条形码符号。为了精确快速地命名条形码对象，咱们可使用Dynamsoft Barcode Reader做为辅助工具：
pip install dbr
初始化Dynamsoft条码阅读器很是简单：
from dbr import *
reader = BarcodeReader()
转到labelImg.py中的函数newShape（self）。完成为对象绘制边界框后，将触发该功能。
下一步是从当前形状获取坐标，该坐标存储为画布中形状数组的最后一个元素：
shape = self.canvas.shapes[-1]
形状有四个点。为了提取坐标值并为Dynamsoft Barcode Reader设置区域值，咱们使用左上角和右下角：
reader.reset_runtime_settings()
shape = self.canvas.shapes[-1]
points = shape.points
settings = reader.get_runtime_settings()
settings.region_bottom = round(points[2].y())
settings.region_left = round(points[0].x())
settings.region_right = round(points[2].x())
settings.region_top = round(points[0].y())
reader.update_runtime_settings(settings)
以后，咱们能够经过调用Python条形码解码API来获取区域内的条形码信息：
try:
text_results = reader.decode_file(self.filePath)
if text_results != None:
for text_result in text_results:
print("Barcode Format :")
print(text_result.barcode_format_string)
self.prevLabelText = text_result.barcode_format_string
print("Barcode Text :")
print(text_result.barcode_text)
print("Localization Points : ")
print(text_result.localization_result.localization_points)
print("-------------")
except BarcodeReaderError as bre:
print(bre)
保存labelImg.py文件并运行程序：
python3 labelImg.py
当您为条形码对象建立一个矩形框时，它将自动用相应的条形码类型填充标签对话框。

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