经过多次试验，我最终使用了OpenCV的template matching方法。你需要精确地选择你的模板图像，这将是你的算法的搜索参考。你需要输入一些灰度图像。然后，您需要选择结果高于某个阈值（对我来说为0.55）的框。然后应用NMS (non max suppression)过滤掉噪声框。
但请记住，有许多边缘情况要遇到。如果有人有兴趣看到完整的解决方案，请让我知道。

import cv2
import zxingcpp
c=cv2.VideoCapture(0)
while 1:
    f=c.read()[1]
    s=zxingcpp.read_barcodes(f)
    for r in s:
        print(r.text)
    cv2.imshow('',f)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF==ord('q'):
        break
c.release()
cv2.destroyAllWindows()

你需要pip安装zxing-cpp，然后运行上述代码扫描任何类型的条形码，你需要从你的摄像头。如果要输入静态图像，可以参考https://pypi.org/project/zxing-cpp/