是的，无需使用 OCR（光学字符识别）即可从图像中读取条形码。条形码将数据编码为几何图案——例如线条、方形或点——这些图案代表数字或字符。与依赖 OCR 识别文本不同，专门的算法直接检测和解释这些图案。这个过程包括分析图像以识别条形码的结构、解码其符号系统（例如，UPC、QR 码）以及提取嵌入的数据。关键区别在于，条形码扫描侧重于图案识别和数学解码，而不是文本分析。
条形码扫描库，如 ZXing (“Zebra Crossing”) 或 ZBar，使用图像处理技术定位和解码条形码。例如，像 UPC-A 这样的 1D 条形码是通过测量黑白交替条纹的宽度来读取的。软件首先在图像中分离条形码区域，通常使用边缘检测或阈值处理来增强对比度。然后，它水平或垂直扫描像素数据，根据符号系统的编码规则将条纹宽度映射到数值。对于像 QR 码这样的 2D 码，该过程包括检测对齐标记并使用纠错算法解码模块网格（黑白方形）。这些步骤完全绕过了 OCR，因为数据是从结构关系中派生的，而不是字符识别。
对于条形码来说，OCR 是非必需的，因为它们的设计本身就避免了依赖人类可读的文本。例如，QR 码通过模块放置以二进制形式存储数据，而 Code 128 条形码使用起始/停止模式和校验和来验证数据完整性。开发人员可以将 ZXing 等库集成到应用程序中，无需依赖 OCR 即可处理这些任务。例如，仓库应用程序可能会使用 ZXing 的 Java 库从低分辨率相机图像中扫描 Code 39 条形码，方法是将图像转换为灰度，应用二值化滤镜，然后解码条纹序列。这种方法比 OCR 更快、更可靠地读取条形码，因为它直接处理其标准化的编码方案。