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介绍 QR Code码是由日本于1994年9月研制的一-种矩阵二维码符号，它具有一维条码及其它二 维条码所具有的信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图象多种文字信息、保密防伪性强等优点。qrcode模块是Github_上的一-个开源项目，提供了生成二维码的接口。qrcode默认使用PIL库用于生成图像。由于生成qrcode图片需要依赖Python的图像库，所以需要先安装Python图像库PIL(Python Imaging Library)。QR码符号共有40种规格,分别为版本1、版本…版本40版本1的规格为21模块x21模块，版本2为25模块x25模块，以此类推，每一版本符号比前一版本每边增加4个模块，直到版本40，规格为177模块X177模块。其中最高版本40可容纳多达1850个大写字母或2710个数字或1108个字节，或500多个汉字，比普通条码信息容量约高几十倍。由于其高密度编码，信息容量大，所以被广泛采用。**制作 QRCode方法 ** qrcode.QRCode( version=1, error_ correction=qrcode.ERROR_ CORRECT_ _L, box_ size=10, border=4, image_ factory=None, mask_ pattern=None)参数详解： * error_ correction:控制二维码纠错级别。ERROR_ CORRECT_ _L:大约7%或者更少的错误会被更正。 ERROR_ CORRECT_ _M:默认值，大约15%或者更少的错误会被更正。 ERROR_ CORRECT_ Q:大约25%或者更少的错误会被更正。 ERROR_ CORRECT_ H:大约30%或者更少的错误会被更正。 box_ size: 控制二维码中每个格子的像素数，默认为10。 border:控制二维码四周留白包含的格子数，默认为4。 image_ factory: 选择生成图片的形式，默认为PIL图像。 mask_ pattern: 选择生成图片的的掩模。 其余方法 add_ _data(str,optimize=20):添加要转换的文字到data参数; 如果使用了optimize优化参数,数据将被拆分为多个块来进行优化，以找到一个长度至少为这个值的足够简洁的方式来生成二维码。设置为"0”以避免优化。 make(fit=True):当fit参数为真或者没有给出version参数时，将会调用best_ fit方法来找到适合数据的最小尺寸。 make_ image(ill color=None, back_ color=None,image_ factory=None):创建二维码的图像并返回，默认为PIL图像。 示例1 import qrcode qr = qrcode.QRCode( version=5, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data('https://editor.csdn.net/') qr.make(fit=True) img = qr.make_image() filename = 'qrcode.png' img.save(filename) img.show()生成带有图片的二维码 from PIL import Image import qrcode qr = qrcode.QRCode( version=5, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data('https://www.cnblogs.com/nthforsth/') qr.make(fit=True) img = qr.make_image() img = img.convert("RGBA") # 添加logo，打开logo照片 icon = Image.open("C:\\Users\\hasee\\Pictures\\HTML\\tempsnip.png") # 获取图片的宽高 img_w, img_h = img.size # 参数设置logo的大小 factor = 4 size_w = int(img_w / factor) size_h = int(img_h / factor) icon_w, icon_h = icon.size if icon_w > size_w: icon_w = size_w if icon_h > size_h: icon_h = size_h # 重新设置logo的尺寸 icon = icon.resize((icon_w, icon_h), Image.ANTIALIAS) # 得到画图的x，y坐标，居中显示 w = int((img_w - icon_w) / 2) h = int((img_h - icon_h) / 2) icon = icon.convert("RGBA") # 黏贴logo照 img.paste(icon, (w, h),icon) img.show()制作动态二维码 安装 myqr 和 pillow 这里如果要制作动态二维码，则需要使用myqr库。所以先安装。 安装步骤如上，在cmd中输入 pip install myqr 再在cmd中输入 pip install pillow 动态的二维码 from MyQR import myqr myqr.run( words='https://www.cnblogs.com/nthforsth/p/12290779.html', # 扫描二维码后，显示的内容，或是跳转的链接 version=5,# 设置容错率 level='H',# 控制纠错水平，范围是L、M、Q、H，从左到右依次升高 picture='D:\\HYLiteResources\\video\\1545149949868.gif',# 图片所在目录，可以是动图 colorized=True, # 黑白(False)还是彩色(True) contrast=1.0, # 用以调节图片的对比度，1.0 表示原始图片。默认为1.0。 brightness=1.0, # 用来调节图片的亮度，用法同上。 save_name='Python.gif' # 控制输出文件名，格式可以是 .jpg， .png ，.bmp ，.gif ) opencv-python 解码利用OpenCV解码二维码 装包 pip install opencv-python解码 import cv2 d=cv2.QRCodeDetector() val,_,_ = d.detectAndDecode(cv2.imread('test.jpg')) # 绝对路径也可 print('text is:',val) 小程序api解码(推荐) class CreateQrCode(metaclass=SingletonType): '''生成小程序二维码''' def __init__(self, product_id: int) -> None: self.product_id = product_id self.__url = f'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid={appid}&secret={appsecret}' super().__init__() @property def get_access_token(self) -> str: '''获取临时凭证''' return requests.get(url=self.__url).json().get('access_token') def decode_qrcode(self, url: str) -> str: '''二维码解码''' url = f'https://api.weixin.qq.com/cv/img/qrcode?img_url={url}&access_token={self.get_access_token}' try: result = requests.post(url=url).json() print(f'解码返回值:{result}') result = result.get('code_results')[0].get('data') return result except Exception as ext: print(ext) return '' open_cv新版实现(带检测)微信开发团队在今年年初的时候将其二维码扫描功能贡献给了OpenCV社区，在OpenCV-Python中也可以使用微信扫码功能了。 使用前需要安装opencv-contrib-python包，注意安装的包不能低于4.5.2版本。 使用起来也非常简单，近乎一行流的风格，首先是用wechat_qrcode_WeChatQRCode()创建检测实例，再用detectAndDecode()检测和识别： import cv2 print('cv2.__version__:',cv2.__version__) detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode() img = cv2.imread('pic/qr.jpg') res,points = detect_obj.detectAndDecode(img) print('res:',res) print('points:',points)运行结果： cv2.__version__: 4.5.3 res: ['http://weixin.qq.com/r/Ejr54d-EkYLurZuC928A'] points: [array([[ 0., 0.], [1079., 0.], [1079., 393.], [ 0., 393.]], dtype=float32)]返回的结果包含了2个参数，第一个为识别到的二维码信息，第2个为二维码的位置点，二者都是list类型。 我们可以像 QRCodeDetector识别二维码 一文中那样用points标注出二维码的位置： for pos in points: color=(0,0,255) thick=3 for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]: start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1]) end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1]) cv2.line(img,start,end,color,thick) cv2.imshow('img',img) cv2.imwrite('wechat-qrcode-detect-1.jpg',img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()但是这个时候看到检测到的二维码位置是错误的，那是因为在创建检测实例的时候没有传入模型文件导致的，为了更好的检测精度和检测效果，应该在创建实例的时候传入模型文件，模型文件可以在https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/tree/wechat_qrcode 下载到，该链接包含了4个模型文件。 运行结果： cv2.__version__: 4.5.3 res: ['http://weixin.qq.com/r/Ejr54d-EkYLurZuC928A'] points: [array([[ 68.91869, 68.94066], [309.48257, 68.94066], [309.48257, 304.46286], [ 68.91869, 304.46286]], dtype=float32)]
下面是一张图片中包含多个二维码的情况： import cv2 detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode('detect.prototxt','detect.caffemodel','sr.prototxt','sr.caffemodel') img = cv2.imread('pic/qr-multi.jpg') res,points = detect_obj.detectAndDecode(img) print('res:',res) print('points:',points) for pos in points: color=(0,0,255) thick=3 for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]: start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1]) end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1]) cv2.line(img,start,end,color,thick) cv2.imshow('img',img) cv2.imwrite('wechat-qrcode-detect-multi.jpg',img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()运行结果： cv2.__version__: 4.5.3 res: ['this is a test image', 'www.juzicode.com vx: juzicode'] points: [array([[529.5263 , 129.34688], [796.45605, 129.34688], [796.45605, 381.95035], [529.5263 , 381.95035]], dtype=float32), array([[ 61.99477, 73.86028], [416.3537 , 73.86028], [416.3537 , 408.76263], [ 61.99477, 408.76263]], dtype=float32)]当不加载模型文件时，如果图像中包含了多个二维码，就只能识别到其中1个： import cv2 detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode()#'detect.prototxt','detect.caffemodel','sr.prototxt','sr.caffemodel' img = cv2.imread('pic/qr-multi.jpg') res,points = detect_obj.detectAndDecode(img) print('res:',res) print('points:',points)运行结果： cv2.__version__: 4.5.3 res: ['this is a test image'] points: [array([[ 0., 0.], [937., 0.], [937., 465.], [ 0., 465.]], dtype=float32)]最后我们来看一下现实场景中的识别效果，这个例子将从摄像头获取图像并进行解析： import cv2 print('cv2.__version__:',cv2.__version__) detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode('detect.prototxt','detect.caffemodel','sr.prototxt','sr.caffemodel') cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, img = cap.read() if ret is not True: print("读取失败退出") break res,points = detect_obj.detectAndDecode(img) print('res:',res) print('points:',points) for pos in points: color=(0,0,255) thick=3 for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]: start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1]) end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1]) cv2.line(img,start,end,color,thick) cv2.imshow('img',img) #检查按键 key = cv2.waitKey(200) & 0xff if key == ord('q') or key == ord('Q') : break cap.release() cv2.destroyAllWindows() |
下面的例子是在wechat_qrcode_WeChatQRCode()创建实例的时候传入4个模型文件，注意根据入参名称确定4个模型文件的顺序: cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode( [, detector_prototxt_path[, detector_caffe_model_path[, super_resolution_prototxt_path[, super_resolution_caffe_model_path]]]] )
从这里可以看到识别到二维码的位置就更精确了。【本文地址】
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