天宁区商品条码是必须的吗？

一、商品条形码常见问答：1、商品常州条码是由一组规则排列的条、空及其对应代码组成，表示商品代码的条码符号，包括零售商品、储运包装商品、物流单元、参与方位置等的代码与条码标识。2、位数字的代码结构由厂商识别代码、商品项目代码、校验码三部分组成。3、商品代码的前2或3位数字，由物品编码协会（GS1）统一分配。4、厂商识别代码是指通用的商品标识系统中表示厂商的一代码。厂商识别代码由7～10位数字组成，我国由中国物品编码负责分配和管理。5、商品项目代码由5～2位数字组成，一般由厂商编制，也可由中国物品编码负责编制。注意事项：商品条码和组织机构代码是有区别的，二者的概念和应用范畴不同。商品条码主要用于对零售商品、非零售商品及物流单元的标识，是全球通用并且的商品标识。

在使用常州条码打印软件批量打印条码的过程中，有时会出现条码破损，需要补打。但是在条码打印软件中一般导入的都是所有的数据，默认打印的也是所有数据，那么，想要打印部分的条码数据该如何操作，具体步骤：1.打开条码打印软件，新建标签之后，点击软件上方工具栏中的数据库设置按钮，弹出数据库设置对话框，点击添加，选择要导入的数据类型，这里选择excel表，根据提示点击浏览-测试连接-添加，默认导入的是所有的数据。如果想要打印部分条码数据，在导入excel表的时候，可以设置数据过滤的范围：从第几条到第几条。设置好之后，点击添加。

然后点击软件左侧的条形码按钮，在画布上绘制一个条形码对象，双击条形码，在图形属性-数据源中，点击修改按钮，数据对象类型选择数据库导入在字段中选择相应的字段，点击编辑-确定，即可出现对应的内容，设置好之后，可以点击文件-打印预览或者软件上方工具栏中的打印预览按钮，看下预览效果，预览效果可以跟excel表中的数据对比一下，没有问题的话，可以直接连接打印机进行打印，也可以输出PDF文档进行打印。在条码打印软件导入数据库的时候，设置数据过滤范围之后，打印出来的就不是所有的条码数据，而是根据自己的需求打印出来的部分条码数据。条码打印软件排版比较灵活，可以根据自己的需求自定义进行设置，有需求的朋友可以下载试用。

据RFID射频快报4月12日报道，早在2005年初，中铁快运开始筹划对信息系统进行改造，最初中铁快运考虑的技术是RFID，但实施RFID的高昂成本却使得中铁快运望而却步。无奈之下，中铁快运寻找了一家公司的常州条码扫描方案作为替代方案。最重要的是，该方案经过简单升级整个系统就可以转而支持RFID技术。在去年年底中铁快运完成了‘全程追踪’信息化项目，其发送货物出错率下降了约十万分之二。据易观国际分析，国外快递公司如FedEx、TNT等依靠相对完善的流程和技术，如RFID，不仅能够准确收发货物，而且还能够追踪货物确切的位置。而国内的快运公司在准确收发货上则显得十分落后：据保守估计，国内快运公司一年因丢货造成的赔偿金额就超过2000万元；发错货的情况也屡有发生。易观国际认为，服务质量低下使得国内快运公司在快递行业竞争中处于劣势，竞争压力将迫使国内快运公司加快信息化进程。但RFID的高成本决定了RFID不会在短期内在国内快运公司中得到普及，因而条码扫描方案应该是国内快运公司的现实选择。

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品，产品标识技术，使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤，第一是定位条形码的位置，定位之后剪切出条形码，并且识别出条形码对应的字符串，然后就可以调用网络，数据库等手段快速进行后续处理。

条形码识别要考虑到条形码的特点，本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直，没有各种倾斜的那种条形码，

要定位首先要检视这种条形码的特点，这种图像在X方向上的梯度肯定很明显，同时，Y方向的梯度就没这么明显，所以第一步，我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度，用X方向梯度减去Y方向梯度，这样可以保留X方向特征并且去除Y方向的干扰。

可以看到，二维码对一维码的定位形成了干扰，但是二维码的空间漏洞相对一维码多很懂，于是我们考虑进行一次模糊并且二值化，看能不能有所效果，如下(记得调整相应的模糊化参数和阈值参数，得到相对最好的结果)

有一定的效果，但是此时又出现问题条形码出现了黑色的缝隙，不利于定位完整区域，这个时候要进行一些形态学操作，去除黑色缝隙，我们选择闭运算，算子根据缝隙的情况，宽度大于高度，矩形缝隙。

效果可以，又出现问题，二维码的区域连着，还是面积很大，对后面我们算区域面积依然有影响，但是我们观测二维码的连接区域明显要比一维码的连接区域要细很多，也就是说，我们可以很快的腐蚀断二维码的连接，同时还保持一维码的连接，然后在膨胀回来，二维码的连接断开就应该不会有这个大块的区域连着了，注意，膨胀和腐蚀的次数应当是一致的，保证得到结果区域的准确。我选择膨胀腐蚀四次，先膨胀断开二维码连接。

此时，二维码的影响就基本没有了，现在我们只需要先查找轮廓，然后计算图像中每个轮廓的面积，选出面积最大的那个轮廓，计算这个轮廓的最小外包矩形，就能找到相应的图像区域了。