基于OpenCV和zbar的条码识别是一种常用的条码识别技术，它通过读取条码的图像信息，并使用zbar库进行解析，从而获取条码中的信息。

首先，需要安装OpenCV和zbar库。在Python环境下，可以使用pip命令进行安装：
```
pip install opencv-python
pip install zbar
```
然后，可以使用以下代码进行条码识别：

import cv2

from PIL import Image

from zbar.py3compat import decode



# 读取图片

img = cv2.imread('barcode.png')



# 转换为灰度图

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# 使用OpenCV的findContours函数找到轮廓

contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)



# 对每个轮廓进行处理

for contour in contours:

    # 计算轮廓的边界矩形

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)



    # 使用OpenCV的matchTemplate函数进行模板匹配

    result = cv2.matchTemplate(gray, img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

    _, max_val, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)



    # 如果最大值大于0.8，则认为找到了条码

    if max_val > 0.8:

        # 使用zbar进行条码识别

        barcode = decode(img, gray, (x, y, w, h))

        print('Found barcode:', barcode)

以上代码首先读取一张图片，并将其转换为灰度图。然后，使用OpenCV的findContours函数找到图中的所有轮廓。对于每个轮廓，我们计算其边界矩形，并使用OpenCV的matchTemplate函数进行模板匹配。如果最大值大于0.8，那么我们就认为找到了条码。最后，我们使用zbar库对找到的条码进行解码，并打印出结果。基于OpenCV与zbar的条码识别