Python中常用的条码识别库有以下几个：

1.pyzbar：pyzbar是一个用于解码条码的Python库，它基于ZBar库，支持常见的一维和二维条码识别，如QR码、EAN-13码、Code 128码等。它提供了简单易用的接口，可以方便地进行条码识别。

2.pyBarcode：pyBarcode是一个用于生成和解码条码的Python库，它支持多种条码格式，包括EAN-13、Code 128、QR码等。它提供了简单的API，可以轻松地生成和解码条码。

3.OpenCV：OpenCV也可以用于条码识别，它提供了一些图像处理和计算机视觉算法，可以用于从图像中识别并解码条码。通过OpenCV的图像处理函数，可以对图像进行预处理，然后使用条码识别算法进行识别。

下面是使用pyzbar进行条码识别的示例代码：

import cv2
from pyzbar import pyzbar

def decode_barcode(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用pyzbar解码条码
    barcodes = pyzbar.decode(gray)

    # 遍历解码结果
    for barcode in barcodes:
        # 提取条码的边界框坐标
        (x, y, w, h) = barcode.rect

        # 在图像上绘制条码的边界框
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 提取条码的数据
        barcode_data = barcode.data.decode("utf-8")
        barcode_type = barcode.type

        # 在图像上绘制条码的数据和类型
        text = "{} ({})".format(barcode_data, barcode_type)
        cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

        # 打印条码的数据和类型
        print("[INFO] Found barcode: {}, {}".format(barcode_data, barcode_type))

    # 显示图像
    cv2.imshow("Barcode Reader", image)
    cv2.waitKey(0)

# 读取图像
image = cv2.imread("barcode.png")

# 调用条码识别函数
decode_barcode(image)

上述代码中，首先将图像转换为灰度图，然后使用pyzbar库解码条码。遍历解码结果，绘制条码的边界框和数据，并打印出条码的数据和类型。最后显示图像。可以将上述代码保存为.py文件，然后运行即可进行条码识别。注意，需要提前安装pyzbar库和OpenCV库。