Dans cet article, nous présenterons l’utilisation de l’API de génération et de lecture de codes-barres - Aspose.BarCode for Python via Java .
Pour découvrir comment générer et lire un code QR en Python, nous suivrons les étapes suivantes :

1. Qu’est‑ce qu’un code QR
2. Comment générer un code QR avec Python
3. Comment lire un code QR avec Python

Qu’est‑ce qu’un code QR

Un QR Code (Quick Response Code) est un code-barres bidimensionnel. Il est devenu l’un des types de codes 2D les plus utilisés grâce à sa rapidité de lecture et à sa capacité de stockage relativement importante.
Il se compose de carrés noirs disposés sur une grille carrée sur fond blanc. Les données requises sont extraites à partir de motifs présents à la fois dans les composantes horizontales et verticales de l’image.

Le code QR est détecté par un capteur d’image numérique bidimensionnel, puis analysé numériquement par un processeur programmé qui localise trois carrés caractéristiques dans les coins de l’image du code QR, en utilisant le petit carré du quatrième coin pour normaliser la taille, l’angle de vue et l’orientation de l’image. Les petits points du code QR sont ensuite convertis en nombres binaires et vérifiés par un algorithme de correction d’erreurs.

Comment générer un code QR avec Python

Aspose propose une bibliothèque Python Barcode pour reconnaître ou générer des codes-barres 1D, 2D et postaux dans n’importe quelle application Python.
Aspose.BarCode for Python via Java est un ensemble d’API de génération et de lecture de codes-barres pour les applications Python utilisant le pont python‑java. L’API Python via Java génère des images de codes‑barres dans divers formats tels que JPG, PNG, BMP et GIF. Elle prend en charge de nombreuses fonctionnalités d’imagerie comme la manipulation des couleurs et des bordures, la rotation des images, et bien plus encore.

Certaines des fonctionnalités avancées de notre API :

• Génération de plusieurs types de codes‑barres
• Gestion des dimensions X et Y
• Personnalisation de la taille des images
• Contrôle de l’apparence du texte du code
• Gestion de la légende du code‑barres
• Définition du texte du code pour le code‑barres
• Spécification des symbologies pour les codes‑barres
• Reconnaissance d’une symbologie de code‑barres spécifique
• Reconnaissance de plusieurs symbologies dans une même image
• Obtention de la qualité de reconnaissance du code‑barres en pourcentage
• Basculement des modes de reconnaissance du code‑barres selon les besoins

Exemple de code pour la génération d’un QR code :

#Instantiate barcode object
generator = Generation.BarcodeGenerator(Generation.EncodeTypes.QR, "123456789")
#Save it as PNG
generator.save("QR.png", "PNG")

Comment lire un code QR avec Python

La lecture d’un QR code avec Aspose.BarCode for Python via Java s’effectue selon les étapes suivantes :

• Déterminer (par ex. définir le chemin vers une image source) la source du code‑barres (fichier image, bitmap ou flux)
• Sélectionner les types de codes‑barres cibles (dans notre cas le QR code). DecodeType est, par défaut, réglé sur DecodeType.ALL_SUPPORTED_TYPES, ce qui signifie que l’image source sera analysée pour rechercher tous les types de codes‑barres pris en charge ; dans ce cas, le temps nécessaire à la détection augmentera.

Aspose.BarCode propose la méthode ReadBarCodes de la classe BarCodeReader qui renvoie le résultat de la lecture du code‑barres sous forme de tableau du type BarCodeResult .

Obtention des résultats de reconnaissance

Pour charger les sorties de reconnaissance de code‑barres, il faut appeler la méthode ReadBarCodes qui fournit un tableau de BarCodeResult . Le résultat actuel peut également être accédé via getFoundBarCodes. Cette méthode permet de récupérer les résultats de décodage ou d’utiliser la méthode getFoundCount qui renvoie le nombre de codes‑barres détectés.

Source de reconnaissance du code‑barres

Il existe trois façons de définir la source de reconnaissance du code‑barres dans Aspose.BarCode for Python : à partir d’un fichier image, d’un flux ou d’un bitmap. Les formats d’image pris en charge sont : JPEG, PNG, TIFF, BMP ou GIF.

Définition des zones cibles

Il est possible de spécifier des zones cibles pour la détection du code‑barres en créant un ou plusieurs objets de type rectangle . La définition de zones cibles permet d’améliorer l’efficacité de la reconnaissance et d’éviter les zones sans code‑barres. Les zones cibles doivent être déterminées avec précision car la bibliothèque Aspose applique des approches heuristiques pour identifier les zones de détection du code‑barres.

Vous pouvez l’essayer gratuitement !

Téléchargez la version d’essai gratuite d’Aspose.BarCode for Python via Java depuis ce lien . Vous pouvez également tester la qualité de génération d’Aspose.BarCode et voir les résultats en ligne .

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