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!6 w$ W; |! o' u( g& n8 |% \# K
一、案例分析
) w) c+ t1 D$ q5 [- n8 @0 H8 R5 f" z 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。3 j1 d/ i! V v1 i9 @1 _
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。
& c. `8 T% F" N+ s
- T+ n1 r2 s8 a( u& k二、环境/ |8 |% e5 }+ }5 \5 s* k8 D/ @
环境包括python环境和模块。示例环境如下:
4 y& g1 d) m2 `系统:Windows 10
' n; Q: ^& [# P6 Epython:python 3.7.9; t2 i. F- k6 P
opencv:opencv-python-4.4.0.44
" z% c0 `+ @; W9 c; q# K& n6 }pyzbar:pyzbar-0.1.8
" @# z2 G; G, U 模块安装很简单,我们直接用pip安装,先安装opencv模块:
& y' b0 |! E9 |! ~. d8 ipip install opencv-python
+ V9 R; J- c: q4 @ 然后是pyzbar模块:% H% t: t" ~5 L w7 |9 O/ h7 R( U7 L
pip install pyzbar
: P4 h, Z4 W! \' N) v' M 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。
. l! d9 C$ I! q6 ~) F$ `
" a `2 A" m6 c; C三、识别二维码
1 y# L6 Z/ V) ~" D- ~2 Q 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:" `- F4 X2 z; T% \) D8 D \" E; B
1.读取二维码图片
7 t4 Q4 m4 M. L# Z3 u2.解析二维码中的数据3.在解析出的数据中提取data信息
/ }2 T+ V+ R8 {! a% |" v6 J z实现代码如下: [. X6 c* ~9 g
% c% w, f, d5 K
- 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:$ d" R2 i- s. ^5 \3 Z
[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:; b0 R: v+ c6 }) p
- 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:
* ^/ L' }8 ~9 G1 G- g- 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。
N* y3 B: a. l$ L四、调用摄像头
* n; v" j* X" ^9 a' L# m9 _ 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:" t! x1 m4 e* _0 |7 ?
1.调用摄像头& ~. ~* p! J9 s. J' V* U% t
2.循环
5 J8 t+ t- _& ~6 {3.在循环内读取一帧画面" k$ ^- z+ q& C. b, Q
4.显示当前读取的画面
3 Y9 i# J% T+ u+ o+ Q5.等待键盘输入" e% }) X1 N! L1 r
6.判断是否按退出键q! E& Z2 E: X2 r7 l
7.按了退出键则退出,没按则继续循环4 j6 u) q& ^4 M9 e
具体代码如下:
5 A( c: u0 D/ ^. }, w3 A
' n2 Z' f7 G3 P ]' `5 y- 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。
2 X, l; O. A% B7 D" n五、实现扫码工具
$ G) r. k" {; [+ c 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:
! w, G* G' r- C, \0 @! u. O/ {1 D& [& O! G
-
- 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。
- l/ k# J2 |! h 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。
- l, C" J/ B$ G) }: c
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