Dynamsoft Barcode Reader如何使Tello无人机能够通过Python进行条形码扫描

Dynamsoft Barcode Reader SDK一款多功能的条码读取控件，只需要几行代码就可以将条码读取功能嵌入到Web或桌面应用程序。这可以节省数月的开发时间和成本。能支持多种图像文件格式以及从摄像机或扫描仪获取的DIB格式。使用Dynamsoft Barcode Reader SDK，你可以创建强大且实用的条形码扫描仪软件，以满足你的业务需求。

Dynamsoft Barcode Reader最新版

示例代码dji-sdk / Tello-Python是Tello无人机控制的良好速成课程。但是，该存储库的维护似乎已停止，并且该代码仅适用于Python 2.7。

由于不再支持Python 2，并且我正在使用Python 3.7，因此我必须更改Python代码并重建相关的h264解码库，以便与Python 3兼容。

在Windows上运行Tello Video Sample的步骤

从DJI的GitHub存储库中获取源代码。
git clone https://github.com/dji-sdk/Tello-Python.git
将项目导入到您的编码工具。全局搜索并用以下代码段替代Python 3.7：

# 2.7import Tkinter# 3.7import tkinter# 2.7print ""# 3.7print()# 2.7packet_data = ""# 3.7packet_data = bytes()

要构建h264解码库，首先，通过vcpkg安装ffmpeg ：
vcpkg.exe install ffmpeg:x64-windows
之后，获取h264decoder的源代码并构建Python模块：

git clone [https://github.com/DaWelter/h264decoder.git](https://github.com/DaWelter/h264decoder.git)cd h264decoderpython setup.py build_ext --cmake-args="-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=[path to vcpkg]/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake"

为什么要使用Dynamsoft Python条形码SDK

条形码扫描是一项占用大量CPU的操作，因此，在Python线程中运行它会遭受GIL的性能瓶颈的困扰。为了避免性能问题，Dynamsoft Python Barcode SDK提供了一组基于C / C ++本机线程实现的视频解码API：

• start_video_mode（）
• append_video_frame（）
• stop_video_mode（）

带条形码扫描的Tello无人机

安装Dynamsoft Python的条码SDK，这对于Python 3.6，3.7和3.8：

pip install dbr

申请免费试用许可证以解锁所有功能。

在tello.py中创建条形码阅读器对象：

from dbr import *self.reader = BarcodeReader()self.reader.init_license('LICENSE-KEY')

初始化参数并启动视频模式：

parameters = self.reader.init_frame_decoding_parameters()self.frameWidth = 640 # max: 960self.frameHeight = 480 # max: 720self.results = Noneparameters.image_pixel_format = EnumImagePixelFormat.IPF_RGB_888parameters.max_queue_length = 2parameters.max_result_queue_length = 2parameters.width = self.frameWidthparameters.height = self.frameHeightparameters.stride = self.frameWidth * 3parameters.auto_filter = 1self.reader.start_video_mode(parameters, self.on_barcode_result)

Tello无人机的相机分辨率为720P。我们可以通过回调函数保存解码结果，以便稍后进行UI渲染：

def on_barcode_result(self, data):self.results = data

接下来，转到_receive_video_thread（）函数，将接收到的帧追加到条形码解码队列中：

for frame in self._h264_decode(packet_data): self.frame = cv2.resize(frame, (self.frameWidth, self.frameHeight)) try:ret = self.reader.append_video_frame(self.frame) except:  pass

注意：除非您想加快解码速度，否则不必调整帧的大小（大图像对于识别精度更好）。

最后，我们将stop_video_mode（）添加到析构函数方法中：

def __del__(self): self.reader.stop_video_mode()

通过几行Python代码，我实现了Tello无人机的条形码扫描。让我们尝试一下Tello无人机GUI应用程序：

python main.py

环境如何影响无人机的视觉系统

当我在办公室测试无人机的视频流时，我发现图像不清晰。

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