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!
/ A4 }- [& }' v V6 v: F8 R一、案例分析
j8 R! L+ w, o6 g8 f* s 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。
% W c2 c4 G$ f" {$ `6 a' l 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。
+ m: I, {5 T8 ~# {5 Z, x: E3 m; m
二、环境
" E# w0 v7 c% v: D( p 环境包括python环境和模块。示例环境如下:: l2 q8 V0 b0 O, i: p
系统:Windows 10
# a$ _# F0 [6 f& t$ E8 v2 u5 Lpython:python 3.7.9& k( ^- F% _2 d. }- t
opencv:opencv-python-4.4.0.44# D& m' Z9 l0 @' V! e, G4 G' h
pyzbar:pyzbar-0.1.80 E8 t: S$ y) T
模块安装很简单,我们直接用pip安装,先安装opencv模块:
# K0 f+ b" m& S; I" u" Q/ u; ?! Spip install opencv-python
7 C" K' k" x7 j3 D# y! P1 k, [ 然后是pyzbar模块:# U5 _1 }, d" P" L J) E X5 {9 _
pip install pyzbar
: ]/ f: D7 g# U, O9 w 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。2 M5 \- V7 C& H3 H5 B
7 U/ h6 | f0 ?8 d- C X5 N+ E
三、识别二维码
/ F4 Y' `% H i 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:
& H: D2 ?, ]) B& I1.读取二维码图片 p- ?) n2 w0 j. U% s: J& `0 v
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: K3 g$ Y$ n. {. Y实现代码如下:$ r' F3 {! O; ` V+ B
, p* e4 f& g2 u( j' V- m1 p, [/ r# V
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:0 k& r* X& d. M! G* P; p
[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:
( T9 F7 m9 m" a* N" B. z" q4 Ctext = 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:6 ]7 `. H l" [: w! l$ X+ T
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。
8 S; S6 X$ ^0 ^& W四、调用摄像头) @8 S7 l7 ?( F4 O$ O$ Y. z$ T
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:
" p5 o+ r/ U6 ]! e6 u. D5 ~$ \1.调用摄像头; X2 t u* I6 [5 j0 y' t/ f
2.循环! p0 `* c+ p6 C) {# {' u0 u3 G( g
3.在循环内读取一帧画面: e1 U% A) Y3 I! v1 l2 U; N
4.显示当前读取的画面
: C2 F" s6 r9 o# C3 {7 e5.等待键盘输入
! w5 [5 x* P2 N; K& u6.判断是否按退出键q% z( {2 O F* s) D& I
7.按了退出键则退出,没按则继续循环
' t" W! u% Q! s4 n( f0 q9 P具体代码如下:
6 ^( v/ }% ^; ]! z) v5 k: H9 Q8 j
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。- A$ Q r+ s ~1 j0 ~* U' Z
五、实现扫码工具
% n) r$ \. E% h+ @$ i* P 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:! C- y! V9 U( H1 W0 Y
7 `& p2 u# X& H0 zimport 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。
u5 m9 O9 ~5 {0 U* C( N* l$ | 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。
% y) q% p# N5 j3 @) J. n6 D, S5 q6 n
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