Как надежно обнаружить 4 угла штрих-кода?

Я пытаюсь обнаружить этот штрих-код Code128 с помощью модуля Python + zbar:

(Ссылка для скачивания изображения здесь).

Это работает:

import cv2, numpy
import zbar
from PIL import Image 
import matplotlib.pyplot as plt

scanner = zbar.ImageScanner()
pil = Image.open("000.jpg").convert('L')
width, height = pil.size    
plt.imshow(pil); plt.show()
image = zbar.Image(width, height, 'Y800', pil.tobytes())
result = scanner.scan(image)

for symbol in image:
    print symbol.data, symbol.type, symbol.quality, symbol.location, symbol.count, symbol.orientation

но обнаружена только одна точка: (596, 210).

Если я применяю черно-белое пороговое значение:

pil = Image.open("000.jpg").convert('L')
pil = pil .point(lambda x: 0 if x<100 else 255, '1').convert('L')    

лучше, и у нас 3 точки: (596, 210), (482, 211), (596, 212). Но это добавляет еще одну сложность (нахождение оптимального порога - здесь 100 - автоматически для каждого нового изображения).

Тем не менее, у нас нет 4 углов штрих-кода.

Вопрос: как надежно найти 4 угла штрих-кода на изображении с помощью Python? (и, может быть, OpenCV или другая библиотека?)

Примечания:

• Возможно, это отличный пример (но, к сожалению, не с открытым исходным кодом, как упоминалось в комментариях):

  Обнаружение объектов, очень быстрое и надежное обнаружение размытых одномерных штрих-кодов для приложений, работающих в реальном времени

  Обнаружение углов кажется отличным и очень быстрым, даже если штрих-код является лишь небольшой частью всего изображения (для меня это важно).

  

• Интересное решение: обнаружение штрих-кода в реальном времени. в видео с Python и OpenCV, но есть ограничения метода (см. в статье: штрих-код должен быть крупным планом и т. д.), которые ограничивают потенциальное использование. Также я больше ищу готовую библиотеку для этого.

• Интересное решение 2: Обнаружение штрих-кодов на изображениях с помощью Python и OpenCV но опять же, это не похоже на готовое решение, а скорее на то, что оно находится в стадии исследования. Действительно, я попробовал их код на этом изображении, но обнаружение не дало успешного результата. Следует отметить, что при обнаружении не учитываются никакие характеристики штрих-кода (факт наличия символ запуска/остановки и т. д.)

  import numpy as np
  import cv2
  image = cv2.imread("000.jpg")
  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.CV_32F, dx = 1, dy = 0, ksize = -1)
  gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth = cv2.CV_32F, dx = 0, dy = 1, ksize = -1)
  gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)
  gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)
  blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
  (_, thresh) = cv2.threshold(blurred, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 7))
  closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
  closed = cv2.erode(closed, None, iterations = 4)
  closed = cv2.dilate(closed, None, iterations = 4)
  (_, cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0]
  rect = cv2.minAreaRect(c)
  box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))
  cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3)
  cv2.imshow("Image", image)
  cv2.waitKey(0)