二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗?有想过自己实现一个扫码工具吗?如果想的话就继续看下去吧!; d9 N0 @2 X# r! B* f$ J* t0 N; q- F
一、案例分析
# t& E4 r y7 C' ~% h 我们先思考一下,实现扫码工具需要写什么操作。在扫码过程中我们需要打开摄像头,如何由手机或者电脑识别二维码。所以我们要实现两个关键的步骤:调用摄像头、识别二维码。9 Y, o' k% o5 A' A, K8 d
这两个操作分别对应了两个模块,它们就是opencv和pyzbar,其中opencv是英特尔的计算机视觉处理模块,而pyzbar则是用于解析二维码的模块。% W2 p% N9 ]% \
4 _) j Z, Q& X* I' W8 S, e, z8 P
二、环境 + t/ s$ i. P7 V# E2 U, S; |8 t
环境包括python环境和模块。示例环境如下:
/ o3 j% L8 t$ T% ~ 系统:Windows 10) ^8 u; [$ ^' E4 B) E) Y+ W, ^
python:python 3.7.9
4 b. W" s. x b& n8 C0 g5 G opencv:opencv-python-4.4.0.44
* X8 \' m- n+ r' u pyzbar:pyzbar-0.1.8
2 T2 b4 [; j5 B 模块安装很简单,我们直接用pip安装,先安装opencv模块:* Z+ G, y6 a1 b2 d% i6 F& a
pip install opencv-python8 g( Z7 J, c& p+ w8 \0 Y9 V" @' b9 x
然后是pyzbar模块:5 v/ m& g1 J+ t& d7 w, S
pip install pyzbar5 W+ g, y! q; s7 q( c
在未指定安装版本时,系统会自动安装最新版。安装好模块后,我们就可以来实现扫码工具了。" e8 f* Y/ j- \$ g: v
1 X" p4 ?$ X5 l/ o; n* R 三、识别二维码
3 G, Q7 f4 [# d+ n9 h' B: g 有了pyzbar模块后,我们识别二维码的工作就非常简单了,首先需要准备一张二维码。有了二维码后就可以开始解析了,具体步骤如下:4 |4 R J9 i+ o" q* b' l# ]
1.读取二维码图片
3 e, |6 a* [* S 2.解析二维码中的数据3.在解析出的数据中提取data信息
; r A! R6 S9 t0 U" n! U 实现代码如下:# ]% U. V* F; X/ k( L
5 l$ h& g5 ] s" Y; D, Y
import cv2
from pyzbar import pyzbar
# 1、读取二维码图片
qrcode = cv2.imread('qrcode.jpg')
# 2、解析二维码中的数据
data = pyzbar.decode(qrcode)
print(data)
# 3、在数据中解析出二维码的data信息
text = data[0].data.decode('utf-8')
print(text) 在上面我们解析了两次,第一次获取了一个data,我们先来看看data长什么样子:
) [) ?1 i: m9 g- T2 m4 K [Decoded(data=b'http://weixin.qq.com/r/vC_fhynEKnRVrW3k93qu', type='QRCODE', rect=Rect(left=140, top=113, width=390, height=390), polygon=[Point(x=140, y=113), Point(x=140, y=503), Point(x=530, y=503), Point(x=530, y=113)])] 可以看到是一个列表,而且列表的第一个数据包含url的信息。所以我们需要通过下面的代码再次解析:& K2 q8 S7 F- Y+ z( `( A9 c
text = data[0].data.decode('utf-8') 这样我们就能拿到二维码中包含的信息了。为了方便后续使用,可以将上面的代码写成一个函数:$ ?* R' v4 E; c9 ]! l2 e4 @
def scan_qrcode(img_path):
qrcode = cv2.imread(img_path)
data = pyzbar.decode(qrcode)
return data[0].data.decode('utf-8') 接下来我们再看看如何调用摄像头。
- A) E: R5 v! f" w/ h 四、调用摄像头
2 ^% X6 s8 T# I1 `2 v9 s6 Z 在opencv中提供了一个VideoCapture类用于读取视频,同样可以用来调用摄像头。调用摄像头的步骤如下:
. I, y8 Z4 O# f' r+ H 1.调用摄像头
0 `& _5 @1 [ G' E4 M 2.循环
; A$ ]6 {1 n7 x2 h9 ^" w, p 3.在循环内读取一帧画面, A( w5 U& m7 W. d* C {
4.显示当前读取的画面# C1 C( B, o0 s- ^. {
5.等待键盘输入; ]- H2 m4 E8 H7 p2 ~9 P. t
6.判断是否按退出键q" g$ S [; j& d/ B
7.按了退出键则退出,没按则继续循环) l4 u' x0 M' \! I: ~1 _- `
具体代码如下:
; P+ E0 E, J) k* ^0 N& m& F: J
' v4 }$ F. Z2 d1 |1 R9 G/ k import cv2
# 调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧画面
ret, frame = cap.read()
# 显示当前帧
cv2.imshow('scan qrcode', frame)
# 等待键盘输入
key = cv2.waitKey(10)
# 当按下q键时关闭摄像头
if key == ord('q'):
break
# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows() 可以自己尝试运行一下上面的代码,效果就像是打开了自己的前置摄像头。现在调用了摄像头,我们可以把两部分的代码结合起来。: W; l7 N8 v2 Q H
五、实现扫码工具
0 b+ x. C& @- g, G) V; R. W" b 扫码工具的主体部分是调用摄像头的操作,需要对读取到的每一帧画面进行解析,当解析出结果后输出并退出。具体代码如下:) \8 K9 n( f+ F$ m
) ?! F, J% q4 L1 A! Q
import cv2
from pyzbar import pyzbar
def scan_qrcode(qrcode):
data = pyzbar.decode(qrcode)
return data[0].data.decode('utf-8')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('scan qrcode', frame)
# 解析二维码
text = None
try:
text = scan_qrcode(frame)
except Exception as e:
pass
if text:
print(text)
break
key = cv2.waitKey(10)
if key == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows() 上面我们把scan_qrcode函数修改了一下,从原来的传入图片路径到直接传入图片对象。因为通过VideoCapture对象获取的图片帧和通过cv2.imread获取的图片是同一数据类型。
& N' u' w0 j! Y d) t. f$ V6 g0 | 上面关键步骤在解析二维码的操作。首先定义一个text,因为解析过程中如果没有二维码会出现异常,所以用try-except语句处理。如何通过if判断text的内容,只有当我们真正解析到了数据,程序才会输出结果,并退出程序。到这里,我们就实现了扫码工具。
% i# N7 \7 t4 e3 c' c) U# y; n
3 R7 w0 P8 A0 Q6 m( Y