Add initial project structure and core functionality for label extraction and PDF generation

- Created .gitignore to exclude unnecessary files and directories.
- Implemented build_pdf.py for generating PDF labels from Excel data, including barcode rendering.
- Added read_image.py for extracting DataMatrix codes from images using zxing-cpp.
- Introduced render_eps.py for converting EPS images to PNG format with Ghostscript.
- Updated README.md with project overview, features, installation instructions, and usage guidelines.
- Included requirements.txt for dependency management.
- Added resources for logos and sample Excel template.
- Compressed Ghostscript binaries into Ghostscript.zip for easy integration.

read_image.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import zxingcpp as zxing_cpp
+from PIL import Image
+import base64
+
+def read_datamatrix_zxing(file_path: str) -> str:
+    # Открываем изображение через Pillow
+    img = Image.open(file_path)
+    
+    # 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 ''
+            
+    # Берем первый найденный код
+    result = results[0]
+    
+    # Извлекаем именно байты (важно для непечатаемых символов GS/FNC1)
+    raw_bytes = result.bytes
+    
+    # Кодируем байты в Base64
+    # b64encode возвращает bytes, поэтому делаем .decode('ascii') для получения строки
+    b64_string = base64.b64encode(raw_bytes).decode('ascii')
+    
+    return b64_string
+
+if __name__ == "__main__":
+    image_path = "data/output.png"
+    data = read_datamatrix_zxing(image_path)
+    
+    if data:
+        print(f"Успешно прочитано: {data}")
+    else:
+        print("Код не распознан")