Python 数据矩阵检测

Question

通过使用开源库，pylibdmtx 能够检测图像内的数据矩阵条形码。当条形码只是大图像中的一小部分时，处理速度较慢。只需很少的参数即可缩小并检测到条形码

这是库中的部分编码

with libdmtx_decoder(img, shrink) as decoder:
        properties = [
            (DmtxProperty.DmtxPropScanGap, gap_size),
            (DmtxProperty.DmtxPropSymbolSize, shape),
            (DmtxProperty.DmtxPropSquareDevn, deviation),
            (DmtxProperty.DmtxPropEdgeThresh, threshold),
            (DmtxProperty.DmtxPropEdgeMin, min_edge),
            (DmtxProperty.DmtxPropEdgeMax, max_edge)
        ]

我的问题是，除了 pylibdmtx 之外还有其他库可以使用吗？或者有什么建议可以提高处理速度而不影响准确性。顺便说一下，pylibdmtx 于 2017 年 1 月 18 日更新，它是一个维护的库

Answer 1

一个选项是通过图像过滤预先定位代码。

数据矩阵具有高对比度(理论上)和给定的单元尺寸。如果将图像切碎，使单元格变为一两个像素大，则数据矩阵将作为高度纹理化的区域脱颖而出，并且渐变将强烈响应。