湖州DNA条码办理的途径

湖州条码的输出等级是条码能否被识别扫描的关键，条码的等级分为“ABCDF”五个等级，A级是最高级别，一些出口用的条码都要求达到A级，主要是保证条码的扫描识别率。

很多印刷厂或者广告公司的同行经常使用的方式就是：将矢量格式的条形码导入到CDR或者Illustrator中进行排版然后输出印刷，但在编辑的过程中，难以避免的会拖拉条码，且矢量导入的过程中需要转换四舍五入，条码的窄单元值会遭到破坏。这样做的后果就是会造成条码的尺寸及等级受到影响。那么如何才能保证条码的尺寸能够不发生变化，条码等级绝对保证A级呢？Labelmx提供了“打印到图片”功能，可以输出满足印刷需求的高分辨率单色位图。举例如下：

一、打开Labelmx，点击一维条码工具在页面中画出一个条码，这里举例选择Code128Auto类型，并输入条码数据，默认是12345678：

二、在“打印设置”窗口的选择“标签打印机”，这样输出的尺寸就是当前标签页面的尺寸，在“打印驱动”选择夹里“Labelmx专用模拟指令驱动”方式，本方式要注意两点：

1.打印机的分辨率要选择对应打印机的真实实际的分辨率，否则打印条码变形会识别不了；

2.选择本选项之后，条码编辑宽度会递增、递减尺寸，因为他是根据分辨率的最高等级算法来拉伸。

三、点击“确定”按钮，条码将自动校正相近匹配宽度值，对应体现的属性值就是“窄单元x值（mil）”：

四、点击菜单“打印”-“打印到图片”：

五、在弹出的窗口上，选择保存的路径，分辨率跟打印驱动里的保持一致，600*600，位图类型选择单色位图，最后点击“确定”按钮输出图片，“名称长度对齐”选项是批量的文件名长度保持一样，比如001、002、003...099、100，如果不选择则为1、2、3...99、100。

通过以上简单的设置，高清的位图图片就保存好了，导入到矢量设计环境中不会发生像素丢失（注意不要拉变形），条码等级达到A级是完全可以保证的。

商品湖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。条形码申请程序：携带以下材料办理中国商品条码注册申请。

1.营业执照副本原件和复印件两张2.单位公章3.汇款凭证复印件两张4.注册费用条码只反映其持有者是在哪个GS1编码组织注册的厂商识别代码，并不表示产品的生产地。根据GS1编码组织管理准则，商品条码较好以所在销售国的条码为主，但同时也允许以原生产国条码为产品的商品条码。我国《商品条码管理办法》也有规定：“依法营业执照和相关合法资质证明的生产者、销售者和服务提供者，可以申请注册厂商识别代码。”依照此条的规定，在中国境内具有合法资质的外国企业，同样可以在中国申请以“690～696”为开头的厂商识别代码。因此，商品条码并不代表产品的原产地，只反映管理该商品条码的所在国家或地区的GS1编码组织。

一个合格的EAN/UPC商品湖州条码必须满足以下四个条件：1.符合商品条码的编码规则和编码惟一性原则；2.符号等级不低于1.5/06/670（注：“1.5/06/670”分别代表“等级/孔径/光波长”）；3.符号所表示的商品标识代码应与供人识读字符相同，即满足符号一致性要求；4.空白区宽度符合GB12904-2003的要求，即空白区的宽度尺寸应不小于规定的最小宽度尺寸（单位为mm）保留小数点后一位的值。

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。