Refactor barcode extraction and enhance PDF processing capabilities

- Added extract_barcodes_from_pdf function to read barcodes from PDF files using fitz.
- Updated read_datamatrix_zxing to return both the barcode text and its Base64 representation.
- Modified main execution block to include PDF barcode extraction.
- Improved image loading for better compatibility with zxing.
- Updated requirements.txt to include pymupdf for PDF processing.
This commit is contained in:
2026-02-21 12:42:17 +03:00
parent 93b28b1ea2
commit 3f8e6935a8
4 changed files with 128 additions and 12 deletions

78
batch_extractor.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,78 @@
import os
import zipfile
import tempfile
import pandas as pd
from read_image import read_datamatrix_zxing, extract_barcodes_from_pdf
import click
import render_eps
def extract_eps_from_zip(zip_path: str) -> list:
"""
Распаковывает zip-архив, ищет eps-файлы,
прогоняет их через read_datamatrix_zxing.
Возвращает список кортежей (текст, base64).
"""
results = []
# Используем временную директорию для безопасного извлечения файлов
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zf:
# Отбираем только файлы с расширением .eps (независимо от регистра)
eps_files = [f for f in zf.namelist() if f.lower().endswith('.eps')]
for eps_file in eps_files:
# Извлекаем конкретный файл во временную директорию
extracted_path = zf.extract(eps_file, path=tmpdir)
# Прогоняем через функцию чтения
code_data = read_datamatrix_zxing(extracted_path)
# Убеждаемся, что код найден и вернулся ожидаемый кортеж
if code_data and isinstance(code_data, tuple):
results.append(code_data)
return results
def extract_dm_from_pdf(pdf_path: str) -> list:
"""
Использует extract_barcodes_from_pdf для получения кодов из многостраничного PDF.
Возвращает список кортежей (текст, base64).
"""
results = []
# Получаем список словарей с информацией о кодах
barcodes_info = extract_barcodes_from_pdf(pdf_path)
for info in barcodes_info:
# Извлекаем текст и base64 по ключам
text_val = info.get("text", "")
base64_val = info.get("base64", "")
results.append((text_val, base64_val))
return results
def save_to_excel(data: list, output_path: str):
"""
Принимает список кортежей (текст, base64) и сохраняет в XLSX файл.
"""
if not data:
print("Нет данных для сохранения в Excel.")
return
# Формируем DataFrame из списка кортежей
df = pd.DataFrame(data, columns=["Текст", "Base64"])
# Сохраняем в XLSX, исключая колонку индексов
df.to_excel(output_path, index=False, engine='openpyxl')
print(f"Данные успешно сохранены в {output_path}")
if __name__ == "__main__":
# Тестовый пример оркестрации:
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
zip_path = "data/0109 черный xxl 720 шт. d46349f7-148a-4301-b6b5-f9a3c70fdf19_begin_offset_2000_number_of_codes_720.zip"
#zip_data = extract_eps_from_zip(zip_path)
pdf_path = 'data/0109, цвет синий, р.L 10шт_b3ba8577-7874-4dfa-a091-e6953fbe0ca7_gtin_04639970975214_quantity_10.pdf'
pdf_data = extract_dm_from_pdf(pdf_path)

View File

@@ -407,8 +407,8 @@ if __name__ == "__main__":
data = read_datamatrix_zxing(image_path)
# Замените своими боевыми Base64 строками
mock_base64_list = [
read_datamatrix_zxing(image_path),
read_datamatrix_zxing(image_path)
read_datamatrix_zxing(image_path)[1],
read_datamatrix_zxing(image_path)[1]
]
process_batch(

View File

@@ -1,18 +1,53 @@
import zxingcpp as zxing_cpp
from PIL import Image
import base64
import fitz
def read_datamatrix_zxing(file_path: str) -> str:
def extract_barcodes_from_pdf(pdf_path: str):
results = []
doc = fitz.open(pdf_path)
for page_num in range(len(doc)):
page = doc[page_num]
matrix = fitz.Matrix(2.0, 2.0)
pix = page.get_pixmap(matrix=matrix)
img = Image.frombytes(mode="RGB", size=(pix.width, pix.height), data=pix.samples)
barcodes = zxing_cpp.read_barcodes(img)
for barcode in barcodes:
b64_string = base64.b64encode(barcode.bytes).decode('ascii')
results.append({
"page": page_num + 1,
"text": barcode.text,
"base64": b64_string,
"format": barcode.format.name
})
doc.close()
return results
def read_datamatrix_zxing(file_path: str) -> tuple[str, str]:
# Открываем изображение через Pillow
img = Image.open(file_path)
with Image.open(file_path) as img:
img.load(scale=10)
# Для EPS файлов (и других специфичных форматов) Pillow загружает данные "лениво".
# Чтобы избежать ошибки "does not support the buffer protocol" в zxing,
# нам нужно принудительно загрузить данные и конвертировать их в понятный цветовой режим,
# например, в 'L' (оттенки серого) или 'RGB', который zxing гарантированно поддерживает.
img = img.convert("RGB")
# Читаем штрих-код.
# zxing_cpp.read_barcodes умеет работать напрямую с объектами PIL
results = zxing_cpp.read_barcodes(img)
# Читаем штрих-код.
# zxing_cpp.read_barcodes умеет работать напрямую с объектами PIL
results = zxing_cpp.read_barcodes(img)
if not results:
print("Коды не найдены на изображении.")
return ''
return ('','')
# Берем первый найденный код
result = results[0]
@@ -24,11 +59,13 @@ def read_datamatrix_zxing(file_path: str) -> str:
# b64encode возвращает bytes, поэтому делаем .decode('ascii') для получения строки
b64_string = base64.b64encode(raw_bytes).decode('ascii')
return b64_string
return (result.text, b64_string)
if __name__ == "__main__":
image_path = "data/output.png"
data = read_datamatrix_zxing(image_path)
text, data = read_datamatrix_zxing(image_path)
pdf_read_path = 'data/output_pdfs/Labels_04639970975115.pdf'
results = extract_barcodes_from_pdf(pdf_read_path)
if data:
print(f"Успешно прочитано: {data}")

View File

@@ -4,3 +4,4 @@ reportlab
pandas
treepoem
openpyxl
pymupdf