github.com/boombuler/barcode 是 Go 中生成条形码最稳选择，轻量无 CGO，支持主流格式，输出 *image.NRGBA；需注意黑底白字、手动 Scale、EAN/UPC 长度校验及 quiet zone 规范。
用 github.com/boombuler/barcode 生成条形码最稳
直接上结论：Go 原生不支持条形码，github.com/boombuler/barcode 是目前最轻量、无 CGO、兼容性最好的选择。它支持 Code128、EAN-13、UPC-A、ITF 等主流格式，输出 *image.NRGBA，可直接写入 PNG/JPEG。
常见踩坑点：barcode.Encode 返回的图像默认是黑底白字（反直觉），且尺寸单位是“像素点”，不是“毫米”或“英寸”。如果生成后扫码失败，大概率是宽高比例不对或 quiet zone（空白边距）太小。
- 必须手动调用
barcode.Scale拉伸到合理尺寸（比如 300×100），否则默认输出可能只有 20px 高，手机扫不出 - EAN-13/UPC-A 要求输入字符串严格为数字且长度固定（12 或 13 位），少一位或多一位都会 panic
- 生成后记得用
png.Encode写出，别直接 fmt.Println 图像对象——那只会打一串内存地址
用 github.com/skip2/go-qrcode 生成二维码更简单
github.com/skip2/go-qrcode 是 Go 社区事实标准，API 极简，一行就能出图。它底层纯 Go 实现，无依赖，支持纠错等级（qrcode.Low 到 qrcode.High）和自定义尺寸。
容易忽略的关键点：默认输出是 256×256 的 PNG，但实际内容区域只占中间一块，周围是 quiet zone（必须保留）。如果强行用 image.SubImage 裁掉白边，扫码器大概率失败。
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使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
- 用
qrcode.Encode时，第二个参数是 size（整数），指整个图像宽高（含 quiet zone），不是“内容区大小” - 纠错等级选
qrcode.Medium最平衡；Low容错差，High会让码变“毛糙”，部分老旧扫码枪识别率反而下降 - 中文内容要先 UTF-8 编码再传入，否则生成的二维码乱码——
qrcode.Encode(string([]byte(text)), ...)不行，得用qrcode.Encode(text, ...)，库内部已处理
同时生成条形码+二维码并合成一张图？用 image.Draw 拼接
没有现成“条码+二维码合一”的库，但 Go 的 image 标准库足够应付拼接需求。核心是把两个 *image.NRGBA 当作图层，用 draw.Draw 叠加。
注意坐标系原点在左上角，Y 轴向下增长。如果条形码在上、二维码在下，二维码的 image.Point Y 值得设为 条形码高度 + 间距。
- 两个图必须同为
*image.NRGBA类型，barcode.Generate返回的是image.Image，需显式转：img := barcode.BlackWhiteModel().Convert(barcodeImg) - 合成前建议统一背景为白色：
draw.Draw(dst, dst.Bounds(), image.White, image.Point{}, draw.Src)，避免叠加后出现黑块 - 合成后保存 PNG 时，务必用
png.Encode，别用jpeg.Encode——JPEG 有损压缩会模糊边缘，导致扫码失败
生成的码扫不出来？优先检查 quiet zone 和 DPI
90% 的扫码失败不是代码问题，而是输出图像不符合规范。条形码要求左右 quiet zone ≥10×最小模块宽度，二维码要求四周 quiet zone ≥4×最小模块（即“quiet zone 至少 4 个点”）。
另一个隐藏雷区：生成时设了 size=200，但最终显示在网页里被 CSS 缩放成 100px，物理 DPI 下降，模块变糊。真机扫码时，这比算法错误更致命。
- 用
identify -format "%wx%h %x DPI" your.png（ImageMagick）查实际 DPI；打印场景建议输出 300 DPI PNG，宽高至少 500px - 条形码若用于超市扫描，优先用
barcode.Code128，别用Code39（后者需要起止符，易被误切） - 测试阶段别只用手机相册扫码，换几个不同型号手机 + 微信/支付宝/专用扫码枪实测——它们对 contrast、sharpness 敏感度差异很大
