pyzxing을 통한 Datamatrix, code 128 바코드 인식률 개선방법

당신의 바코드 인식 문제에 대해 알려드리겠습니다. 여러 가지 해결법이 있을 수 있으나, 주로 다음의 방법들이 많이 사용됩니다. 1. 이미지 전처리: 흑백 변환(Grayscale Conversion), 임곗값 처리(Thresholding), 블러링(Blurring), 경계 검출(Canny edge detection) 등의 기법을 적용하여 이미지에서 바코드를 더 잘 인식할 수 있도록 할 수 있습니다. 이런 기법들은 OpenCV와 같은 라이브러리를 사용하면 구현하기 용이합니다. 2. 다른 바코드 리더 사용: PYZXing 외에도 python에서 사용 가능한 다른 바코드 리더 라이브러리가 있습니다. 예를 들어 Pyzbar, ZBar 등은 다양한 종류의 바코드와 QR 코드를 읽는데 사용됩니다. 이들 중 하나를 시도해보는 것도 좋은 접근 방법일 것입니다. 3. 딥 러닝 방법론 도입: 최근에는 Convolutional Neural Networks(CNN) 기반의 딥 러닝 모델로 바코드 인식률을 개선하는 연구가 진행되고 있습니다. 만약 충분한 고품질 데이터셋을 확보하고 학습 시간과 자원 제약이 크지 않다면, 이 방법을 고려해 볼 수 있습니다. 아마도 위의 방법들 중 하나 혹은 복합적으로 적용하게 되면 문제 해결에 도움이 될 것입니다. 한 방법이 잘 작동하지 않는다면 다른 방법을 시도하는 것을 권장드립니다.