using IronBarCode; using System.Drawing; // Creating a barcode is as simple as: var myBarcode = BarcodeWriter.CreateBarcode("12345", BarcodeWriterEncoding.EAN8); // And save our barcode as in image: myBarcode.SaveAsImage("EAN8.jpeg"); Image myBarcodeImage = myBarcode.Image; // Can be used as Image Bitmap myBarcodeBitmap = myBarcode.ToBitmap(); // Can be used as Bitmap // Reading a barcode is easy with IronBarcode: var resultFromFile = BarcodeReader.Read(@"file/barcode.png"); // From a file var resultFromBitMap = BarcodeReader.Read(new Bitmap("barcode.bmp")); // From a bitmap var resultFromImage = BarcodeReader.Read(Image.FromFile("barcode.jpg")); // From an image var resultFromPdf = BarcodeReader.ReadPdf(@"file/mydocument.pdf"); // From PDF use ReadPdf // After creating a barcode, we may choose to resize and save which is easily done with: var myNewBarcode = BarcodeWriter.CreateBarcode("12345", BarcodeWriterEncoding.EAN8); myNewBarcode.ResizeTo(400, 100); myNewBarcode.SaveAsImage("myBarcodeResized.jpeg"); // To set more options and optimization with your Barcode Reading, // Please utilize the BarcodeReaderOptions paramter of read: var myOptionsExample = new BarcodeReaderOptions { // Choose a speed from: Faster, Balanced, Detailed, ExtremeDetail // There is a tradeoff in performance as more Detail is set Speed = ReadingSpeed.Balanced, // Reader will stop scanning once a barcode is found, unless set to true ExpectMultipleBarcodes = true, // By default, all barcode formats are scanned for. // Specifying one or more, performance will increase. ExpectBarcodeTypes = BarcodeEncoding.AllOneDimensional, // Utilizes multiple threads to reads barcodes from multiple images in parallel. Multithreaded = true, // Maximum threads for parallel. Default is 4 MaxParallelThreads = 2, // The area of each image frame in which to scan for barcodes. // Will improve performance significantly and avoid unwanted results and avoid noisy parts of the image. CropArea = new Rectangle(), // Special Setting for Code39 Barcodes. // If a Code39 barcode is detected. Try to use extended mode for the full ASCII Character Set UseCode39ExtendedMode = true }; // And, apply: var results = BarcodeReader.Read("barcode.png", myOptionsExample);

using IronBarCode; using System.Drawing; /*** CREATING BARCODE IMAGES ***/ // Shorthand:: Create and save a barcode in a single line of code BarcodeWriter.CreateBarcode("12345", BarcodeWriterEncoding.EAN8).ResizeTo(400, 100).SaveAsImage("EAN8.jpeg"); /***** IN-DEPTH BARCODE CREATION OPTIONS *****/ // BarcodeWriter.CreateBarcode creates a GeneratedBarcode which can be styles and exported as an Image object or File GeneratedBarcode MyBarCode = BarcodeWriter.CreateBarcode("Any Number, String or Binary Value", BarcodeWriterEncoding.Code128); // Style the Barcode in a fluent LINQ style fashion MyBarCode.ResizeTo(300, 150).SetMargins(20).AddAnnotationTextAboveBarcode("Example EAN8 Barcode").AddBarcodeValueTextBelowBarcode(); MyBarCode.ChangeBackgroundColor(Color.LightGoldenrodYellow); // Save MyBarCode as an image file MyBarCode.SaveAsImage("MyBarCode.png"); MyBarCode.SaveAsGif("MyBarCode.gif"); MyBarCode.SaveAsHtmlFile("MyBarCode.html"); MyBarCode.SaveAsJpeg("MyBarCode.jpg"); MyBarCode.SaveAsPdf("MyBarCode.Pdf"); MyBarCode.SaveAsPng("MyBarCode.png"); MyBarCode.SaveAsTiff("MyBarCode.tiff"); MyBarCode.SaveAsWindowsBitmap("MyBarCode.bmp"); // Save MyBarCode as a .NET native objects Image MyBarCodeImage = MyBarCode.Image; Bitmap MyBarCodeBitmap = MyBarCode.ToBitmap(); byte[] PngBytes = MyBarCode.ToPngBinaryData(); using (System.IO.Stream PdfStream = MyBarCode.ToPdfStream()) { // Stream barcode image output also works for GIF,JPEG, PDF, PNG, BMP and TIFF } // Save MyBarCode as HTML files and tags MyBarCode.SaveAsHtmlFile("MyBarCode.Html"); string ImgTagForHTML = MyBarCode.ToHtmlTag(); string DataURL = MyBarCode.ToDataUrl(); // Save MyBarCode to a new PDF, or stamp it in any position on any page(s) of an existing Document MyBarCode.SaveAsPdf("MyBarCode.Pdf"); MyBarCode.StampToExistingPdfPage("ExistingPDF.pdf", 200, 50, 1); // position 200x50 on page 1 MyBarCode.StampToExistingPdfPages("ExistingPDF.pdf", 200, 50, new[] { 1, 2, 3 }, "Password123"); // multiple pages of an encrypted PDF

using IronBarCode; using System; using System.Drawing; /*** STYLING GENERATED BARCODES ***/ // BarcodeWriter.CreateBarcode creates a GeneratedBarcode object which allows the barcode to be styled and annotated. GeneratedBarcode MyBarCode = BarcodeWriter.CreateBarcode("Iron Software", BarcodeWriterEncoding.QRCode); // Any text (or commonly, the value of the barcode) can be added to the image in a default or specified font. // Text positions are automatically centered, above or below. Fonts that are too large for a given image are automatically scaled down. MyBarCode.AddBarcodeValueTextBelowBarcode(); MyBarCode.AddAnnotationTextAboveBarcode("This is My Barcode", new Font(new FontFamily("Arial"), 12, FontStyle.Regular, GraphicsUnit.Pixel), Color.DarkSlateBlue); // Resize, add Margins and Check final Image Dimensions MyBarCode.ResizeTo(300, 300); // pixels MyBarCode.SetMargins(0, 20, 0, 20); int FinalWidth = MyBarCode.Width; int FinalHeight = MyBarCode.Height; //Recolor the barcode and its background MyBarCode.ChangeBackgroundColor(Color.LightGray); MyBarCode.ChangeBarCodeColor(Color.DarkSlateBlue); if (!MyBarCode.Verify()) { Console.WriteLine("Color contrast should be at least 50% or a barcode may become unreadable. Test using GeneratedBarcode.Verify()"); } // Finally save the result MyBarCode.SaveAsHtmlFile("StyledBarcode.html"); /*** STYLING BARCODES IN A SINGLE LINQ STYLE EXPRESSION ***/ // Fluent API BarcodeWriter.CreateBarcode("https://ironsoftware.com", BarcodeWriterEncoding.Aztec).ResizeTo(250, 250).SetMargins(10).AddBarcodeValueTextAboveBarcode().SaveAsImage("StyledBarcode.png"); /*** STYLING QR CODES WITH LOGO IMAGES OR BRANDING ***/ // Use the QRCodeWriter.CreateQrCodeWithLogo Method instead of BarcodeWriter.CreateBarcode // Logo will automatically be sized appropriately and snapped to the QR grid. var qrCodeLogo = new QRCodeLogo("ironsoftware_logo.png"); GeneratedBarcode myQRCodeWithLogo = QRCodeWriter.CreateQrCodeWithLogo("https://ironsoftware.com/", qrCodeLogo); myQRCodeWithLogo.ResizeTo(500, 500).SetMargins(10).ChangeBarCodeColor(Color.DarkGreen); myQRCodeWithLogo.ResizeTo(500, 500).SetMargins(10).ChangeBarCodeColor(Color.DarkGreen); myQRCodeWithLogo.SaveAsPng("QRWithLogo.Png").SaveAsPdf("MyVerifiedQR.html"); // save as 2 formats

BARCODE-TOOLS

Qr-Code Maschinelles Lernen (Entwickler-Tutorial)

Veröffentlicht 29. August 2023

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Schnelle Antwort (QR) codes sind zu einem festen Bestandteil der modernen Gesellschaft geworden und haben die Art und Weise, wie Informationen ausgetauscht und abgerufen werden, revolutioniert. Diese zweidimensionalen Barcodes bestehen aus einer Matrix aus schwarzen und weißen Quadraten, die mit einer Smartphone-Kamera gescannt werden können, um gespeicherte Informationen wie URLs, Kontaktdaten, Website-URLs, Produktdetails usw. schnell abzurufen. Doch mit der Weiterentwicklung der Technologie steigen auch die Möglichkeiten von QR-Codes. Maschinelles Lernen (ML) hat sich als leistungsfähiges Werkzeug zur Verbesserung der QR-Code-Generierung, -Erkennung und -Dekodierung erwiesen, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung und größeren Funktionalität führt.

Die Welt des Informations- und Datenaustauschs hat sich durch den weit verbreiteten Einsatz von QR-Codes und Barcodes verändert. Diese zweidimensionalen Codes ermöglichen einen schnellen Zugriff auf digitale Inhalte und dienen verschiedenen Zwecken in verschiedenen Branchen. Die Unterscheidung zwischen QR-Codes und Barcodes kann jedoch schwierig sein, vor allem, wenn man es mit einer Vielzahl von Codes zu tun hat. Durch die Nutzung der Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) und dem .NET/C#-Framework können Entwickler ein intelligentes System erstellen, das QR-Codes und Barcodes genau klassifiziert, die Datenverarbeitung rationalisiert und die Benutzerfreundlichkeit verbessert. Durch die Integration der Dekodierfunktionen von IronBarcode wird die Lösung weiter verbessert und ermöglicht die genaue Extraktion von Inhalten aus den erkannten Codes.

In diesem Artikel werden wir das Modell trainieren, das die gegebene Eingabe als Barcode oder QR-Code klassifiziert, und danach werden wir den Eingabecode mit IronBarcode dekodieren.

Verwendung von ML.NET Model Builder für die Klassifizierung von QR-Codes

Model Builder, ein in Visual Studio integriertes Tool, vereinfacht den Prozess der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen durch die Bereitstellung einer intuitiven Schnittstelle. Wir werden Model Builder verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das zwischen QR-Codes und Barcodes unterscheidet. Sobald die Klassifizierung abgeschlossen ist, werden wir IronBarcode integrieren, um die erkannten Codes zu entschlüsseln.

Schritt 1: Datenerhebung

Der allererste Schritt für das Training eines jeden Modells ist die Datenerfassung. Wir brauchen Daten für das Training des Modells. Ich habe Daten heruntergeladen von Kaggle. Sie können es von jeder beliebigen Quelle herunterladen. Erstellen Sie nach dem Herunterladen des Datensatzes ein Hauptverzeichnis und legen Sie beide Datensätze in dieses Hauptverzeichnis. Die Daten sind in zwei Unterverzeichnissen organisiert:

Barcodes
QR-Codes

Der nächste Schritt besteht darin, Visual Studio zu öffnen und ein neues Machine Learning Model zu erstellen.

Schritt 2: Projekt in Visual Studio erstellen und ein neues Modell für maschinelles Lernen hinzufügen

Erstellen Sie Ihr Projekt in Visual Studio. Das Projekt kann von beliebigem Typ sein, z. B. ASP.NET Web API, ASP.NET MVC, WEB Forms oder eine Konsolenanwendung. In diesem Beispiel verwende ich eine Konsolenanwendung. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Projekt im Projektmappen-Explorer. Wählen Sie Hinzufügen > Modell für maschinelles Lernen, wie unten dargestellt.

QR-Code Maschinelles Lernen (Tutorial für Entwickler): Abbildung 2

Benennen Sie Ihr Machine-Learning-Modell und klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen.

QR-Code Maschinelles Lernen (Tutorial für Entwickler): Abbildung 3

Schritt #3: Szenario auswählen

Nach dem Hinzufügen der Modelldatei für maschinelles Lernen wird ein neues Fenster angezeigt. Scrollen Sie nach unten und wählen Sie Bildklassifizierung. Die Bildklassifizierung ist eine der Computer-Vision-Techniken, die wir in diesem Lernprogramm verwenden werden. Wir entscheiden uns für die Bildklassifizierung anstelle der Bilderkennung, da wir nur zwischen Quick Response Codes unterscheiden müssen (QR-Code) und Barcode, müssen wir sie nicht aus einem gegebenen Bild erkennen.

QR-Code Maschinelles Lernen (Tutorial für Entwickler): Abbildung 4

Schritt #4: Umgebung auswählen

Der nächste Schritt nach der Auswahl eines Szenarios ist die Wahl der Umgebung. Wir können entweder unser lokales System zum Trainieren des Modells wählen oder die Azure Cloud. Wir müssen ein aktives Azure-Abonnement haben, um Azure als unsere Umgebung zu verwenden.

Schritt #5: Daten auswählen

In diesem Schritt müssen wir die Daten übergeben, die wir zuvor in Schritt 1 gesammelt haben. Wir haben die Daten bereits in Schritt 1 in Unterkategorien gegliedert, wie es der Model Builder verlangt.

Geben Sie den Pfad des Hauptverzeichnisses Ihres Datensatzes in der Option Ordner wählen an. Wir können unsere Daten wie unten gezeigt in der Vorschau anzeigen.

QR-Code Maschinelles Lernen (Tutorial für Entwickler): Abbildung 5

Wir können den QR-Code-Ordner auch anzeigen, indem wir in der Datenvorschau auf die Registerkarte QR-Codes klicken.

QR-Code Maschinelles Lernen (Tutorial für Entwickler): Abbildung 6

Nachdem Sie die Daten ausgewählt haben, klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter, die Sie zum Trainingsbildschirm führt.

Schritt #6: Trainieren Sie das Modell

Klicken Sie auf Trainingsmodell starten, und das Training beginnt wie unten dargestellt. Vergewissern Sie sich, dass Visual Studio nicht im Administratormodus geöffnet ist, sonst wird ein Fehler ausgegeben.

QR-Code Maschinelles Lernen (Tutorial für Entwickler): Abbildung 7

Es beginnt mit dem Training und braucht Zeit. Die Dauer der Schulung hängt von den Fähigkeiten des Systems ab. Model Builder verwendet AutoML. Es werden automatisch geeignete maschinelle Lerntechniken, Fehlerkorrekturstufen, Mustererkennung, Rauschunterdrückung, Kontrastanpassung, Lernprozess und andere Einstellungen entsprechend verwendet.

Schritt #7: Modellbewertung

Nach dem Training bewerten Sie die Leistung des Modells, indem Sie die Testdaten durchgehen, um eine genaue Klassifizierung zu gewährleisten.

Schritt #8: Modell verbrauchen

Sobald das Modell trainiert und ausgewertet ist, können wir es exportieren und verwenden. In unserem Anwendungsfall müssen wir den QR-Code vom Barcode unterscheiden und dann seine kodierten Daten lesen. Wir benötigen eine Bibliothek eines Drittanbieters für die Dekodierung von Daten, da das maschinelle Lernmodell den QR-Code oder Barcode nicht dekodieren kann, sondern nur klassifizieren wird.

IronBarcode ist eine ideale Bibliothek zur Dekodierung von QR-Codes und Barcodes. Wir können beide Arten von Codes mit einer einzigen Bibliothek auf einfache Weise entschlüsseln. Bevor wir fortfahren, möchten wir Ihnen IronBarcode kurz vorstellen.

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