Skip to main content

Dekoder Kodu AZTEC 2D z Dowodu Rejestracyjnego dla Python

PyPI Python License

Oferujemy Państwu usługę Web API pozwalającą zdekodować dane z kodu AZTEC 2D zapisanego w dowodach rejestracyjnych pojazdów samochodowych.

Kod AZTEC 2D zapisany w formie obrazkowej w dowodzie rejestracyjnym pojazdu

Nasza biblioteka dekoduje dane z dowodu rejestracyjnego, zapisane w postaci kodu obrazkowego tzw. kod aztec. Dekodowane są wszystkie wymienione pola w dowodzie rejestracyjnym pojazdu.

https://www.pelock.com/pl/produkty/dekoder-aztec

Gdzie znajdzie zastosowanie Dekoder AZTec?

Dekoder AZTec może przydać się firmom i instytucjom, które pragną zautomatyzować proces ręcznego wprowadzania danych z dowodów rejestracyjnych i zastąpić go poprzez wykorzystanie naszej biblioteki programistycznej, która potrafi rozpoznać i rozkodowac kody AZTEC 2D bezpośrednio ze zdjęć dowodów rejestracyjnych lub zeskanowanych już kodów (wykorzystując skaner QR / AZTEC 2D).

Dostępne edycje programistyczne

Dekoder AZTec dostepny jest w trzech edycjach. Każda wersja posiada inne cechy i inne możliwości dekodowania. Wersja oparta o Web API jako jedyna posiada możliwość rozpoznawania i dekodowania danych bezpośrednio ze zdjęć i obrazków. Pozostałe wersje do dekodowania wymagają już odczytanego kodu w postaci tekstu (np. ze skanera).

Dekodowanie kodu AZTEC 2D do formatu JSON

Wersja Web API

Jest to najbardziej zaawansowana edycja Dekodera AZTec, ponieważ umożliwia precyzyjne rozpoznawanie i dekodowanie kodów AZTEC 2D bezpośrednio ze zdjęć oraz obrazków zapisanych w formatach PNG lub JPG.

Algorytm rozpoznawania obrazu należy do naszej firmy, jest to innowacyjne rozwiązanie rozwijane od podstaw przez prawie rok czasu.

Rozumiemy potrzeby naszych klientów oraz problemy wynikające z rozpoznawnia rzeczywistych zdjęć kodów AZTEC 2D znajdujących się w dowodach rejestracyjnych, które nie zawsze są idealnie wykonane, czy to ze względu na rodzaj aparatu, kąta wykonania zdjęcia, refleksów czy słabej rozdzielczości.

Przy tworzeniu naszego rozwiązania wzieliśmy wszystkie te czynniki pod uwagę i w efekcie nasz algorytm radzi sobie znakomicie z rozpoznawaniem kodów AZTEC 2D ze zdjęć z wszelkiego rodzaju zniekształceniami, uszkodzeniami i niedoskonałościami. Znacznie przewyższa pod względem funkcjonowania dostępne na rynku biblioteki rozpoznawnia kodów AZTEC 2D takie jak np. ZXing.

Gotowe paczki dla różnych języków programowania

Dla ułatwienia szybkiego wdrożenia, paczki instalacyjne Dekodera AZTec zostały wgrane na repozytoria dla kilku popularnych języków programowania, a dodatkowo ich kody źródłowe zostały opublikowane na GitHubie:

Repozytorium Język Instalacja Paczka GitHub
Centralne Repozytorium Maven Java Dodaj wpis do pliku pom.xml
<dependency>
<groupId>com.pelock</groupId>
<artifactId>AZTecDecoder</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
Maven Źródła
Repozytorium NPM JavaScript, TypeScript npm install aztec-decoder NPM Źródła
Repozytorium NuGet C#, VB.NET, .NET PM> Install-Package AZTecDecoder NuGet Źródła
Repozytorium Packagist dla Composer PHP Dodaj do sekcji require w twoim pliku composer.json linijkę "pelock/aztec-decoder": "*" Packagist Źródła
Repozytorium PyPI dla Python Python pip install aztecdecoder==1.1.0 PyPi Źródła
Repozytorium Cargo dla Rust Rust cargo add aztec-decoder Crates.io Źródła

Instalacja dla Pythona i PyPi

Preferowany sposób instalacji biblioteki poprzez pip.

Uruchom:

pip install aztecdecoder

Paczka dostępna na https://pypi.python.org/pypi/aztecdecoder/

Użycie dekodera AZTEC 2D w Python v3

#
#  załącz moduł dekodera
#
from pelock import aztecdecoder
from pprint import pprint

#
# utwórz klasę dekodera (używamy naszego klucza licencyjnego do inicjalizacji)
#
aztec_decoder = aztecdecoder.AZTecDecoder("ABCD-ABCD-ABCD-ABCD")

#
# 1. Dekoduj dane bezpośrednio z pliku graficznego, zwróć wynik jako rozkodowaną tablicę elementów JSON
#
decoded_array = aztec_decoder.decode_image_from_file("C:\\sciezka\\zdjecie-dowodu.jpg")

# czy udało się zdekodować dane?
if decoded_array and "Status" in decoded_array:

    # wyświetl rozkodowane dane (są zapisane jako rozkodowana tablica elementów JSON)
    pprint(decoded_array)

#
# 2. Dekoduj dane bezpośrednio z pliku graficznego i zwróć wynik jako rozkodowaną tablicę elementów JSON
#
decoded_json = aztec_decoder.decode_image_from_file("C:\\sciezka\\zdjecie-kodu-aztec-2d.png")

if decoded_json:

    pprint(decoded_json)

#
# 3. Dekoduj dane z odczytanego już ciągu znaków (np. wykorzystując skaner ręczny)
#
# zakodowane dane z dowodu rejestracyjnego
value = "ggMAANtYAAJD...";

decoded_text = aztec_decoder.decode_text(value)

if decoded_text:

    pprint(decoded_text)

Bartosz Wójcik | PELock | Twitter/X | Dekoder AZTec

Metadata

Release files for aztecdecoder 1.1.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for aztecdecoder 1.1.0
File Size Uploaded
aztecdecoder-1.1.0.tar.gz 5.7 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for aztecdecoder 1.1.0
File Interpreter ABI Platform
aztecdecoder-1.1.0-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 11.4 kB

Release files / aztecdecoder-1.1.0.tar.gz

Download URL aztecdecoder-1.1.0.tar.gz
Size 5.7 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
ae096b75c0eabbc4c9ed4668146b9782163b68401d470f92b613d9a9a7a13a8e
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
54fe14c9afe9394ca358dbb29c2376c4ec3de8e6c2c8d87f515331295d7fccd7
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/6.2.0 CPython/3.14.4

Release files / aztecdecoder-1.1.0-py3-none-any.whl

Download URL aztecdecoder-1.1.0-py3-none-any.whl
Size 5.7 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
fe52e817e6d8a41f385858bf153ac023f0b7d4d514c2b5875eff674fed46f8e3
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
c416f04570c964de287973f83c1cbb0ecc0cc5dbfb129f9b01460cd179d4f35c
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/6.2.0 CPython/3.14.4

Release history Release notifications | RSS feed

This release

1.1.0 This release

2 release files

1.0.0

2 release files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page