二维码的生成与解析

商品条形码是二维码吗？

实际上条形码包括【一维条形码】和【二维条形码】。

我们常说的条形码就是【一维条形码】，而我们说的二维码则是【二维条形码】。我们最常见的二维码是QR Code，全称是 Quick Response

我们仔细观察下面的二维码可以发现，二维码实际上是由一系列黑白(或彩色的)方块表示，就像计算机只认识“0”和“1”一样。也正是这些方块的不同组合，表示了各种含义的数据信息

对比来讲【二维码】相比传统的【一维码】存储数据的效率更高，纠错能力也更强，所以目前二维码的应用也更加广泛。

现在你是不是对二维码多了一些了解？那接下来，我们来快速生成一个二维码吧！

二维码的生成

在Python中生成一个二维码非常简单，我们只需要安装几个模块，就可以用几行代码生成一个二维码。
首先，我们需要安装qrcode模块，用pip安装的语句如下：

pip install qrcode

紧接着，因为qrcode模块本身使用到了PIL模块，所以我们还需要安装PIL模块。　　

在Python3中的安装语句如下：

pip install pillow

安装完成后，我们就可以开始写代码了。想要生成二维码，我们只需要几句代码：　　

# 导入模块
import qrcode
# 填入数据，并创建二维码图片
qr_im = qrcode.make(data='你好啊')
# 显示二维码图片
qr_im.show()

上面代码关键的操作是--make函数的使用。最简单的使用就是传入一个data参数，也就是二维码中包含的数据信息。make函数会返回一个图片对象，有了这个图片，我们就可以调用show方法显示它了。

除了显示，我们还可以调用save方法将图片保存到本地，代码如下：　　

qr_im.save('qrcode.png')

调用save方法后，我们就可以在当前目录找到qrcode.png图片了。　　

我们发现外面的白色边框比较粗，而且每个小正方形也比较大。

那有什么方法自己设置吗？哈哈，想知道的话就继续往下学习吧！

make函数解析

在上一关我们学习了调用make函数需要传入一个data参数，而且make函数会返回一个图片对象，那你有想过make函数里面做了些什么操作吗？

我们先来看看make函数里面的代码：

def make(data=None, **kwargs):
    qr = QRCode(**kwargs)
    qr.add_data(data)
    return qr.make_image()

为了方便看，我把代码改成下面几句　　

# 创建二维码对象
qr = QRCode()
# 在二维码中添加数据
qr.add_data(data)
# 创建二维码图片
qr_im = qr.make_image()

由此可以看出，make函数做了三件事：　　

创建二维码对象；
在二维码中添加数据；
创建二维码图片，并返回。

因此，我们还可以通过创建QRCode对象的方式来创建二维码。

我们只需要实现上面三个操作即可，具体代码如下：

from qrcode import QRCode
# 创建QRCode对象
qr = QRCode()
# 在二维码中添加数据
qr.add_data('https://www.baidu.com/')
# 创建二维码图片
qr_im = qr.make_image()
# 保存二维码图片
qr_im.save('qrcode.png')

上面代码都非常好理解。在添加数据时，调用了add_data方法，这次传入的是一个网址。　

之前我们扫码会以【文本】的方式显示添加的数据，这次直接进入了百度的网站。

因此我们可以知道，当我们添加的数据是一个网址时，扫码会直接进入网站。

精确生成一个二维码

了解了make函数具体做的事情后，我们就可以来看看怎样精确地生成一个二维码了。

在创建QRCode对象时，我们可以传入几个参数：

import qrcode
qr = qrcode.QRCode(
    version=1,
    box_size=5,
    error_correction=qrcode.ERROR_CORRECT_H,
    border=1
)

我们来看看这四个参数的含义：　　

前面两个参数都非常好理解，我们具体看看后两个参数。

首先，你可能就会问，纠错能力是什么？

请思考：在你扫码时，是不是有些损坏了的二维码有时候也能扫出内容？但是，有些二维码破损了一点，就扫不出内容，而有的二维码破损了很多都还能扫出内容。

这种差异就是【纠错能力】不同而导致的。所以，【纠错能力】其实就是容许二维码损坏（错误）的百分比。

在qrcode中定义了四个常量，分别如下：

ERROR_CORRECT_L：纠正不超过7%的错误
ERROR_CORRECT_M（默认）：纠正不超过15%的错误
ERROR_CORRECT_Q：纠正不超过25%的错误
ERROR_CORRECT_H：就在不超过30%的错误

说了这么多，现在应该知道【纠错能力】是什么了吧！

接下来，我们来看看border参数，也就是白色边框的大小。

在前面我们设置了一个box_size参数，表示最小正方形的边长，而border表示的是有几个白色小正方形。所以实际白色边框的宽度是border*box_size个像素。

知道这些后，下面这段代码你理解起来应该没有问题吧：

import qrcode
qr = qrcode.QRCode(
    version=1,
    box_size=5,
    error_correction=qrcode.ERROR_CORRECT_H,
    border=1
)
qr.add_data('https://www.boxuegu.com/')
qr_im = qr.make_image()
qr_im.save('qrcode.png')

有时候，我们还可以不设置version参数，这个时候可以调用一个make方法，让它自动设置大小：

import qrcode
qr = qrcode.QRCode(
    box_size=5,
    error_correction=qrcode.ERROR_CORRECT_H,
    border=1
)
# 设置为自动设置大小
qr.make(fit=True)
qr.add_data('https://www.boxuegu.com/')
qr_im = qr.make_image()
qr_im.save('im.png')

去掉version参数后，我们调用了make方法，并把fit参数设置为True，这样程序会自动给我们设置合适的大小，完工~　　

生成二维码的操作我们就学习到这里，接下来，我们再来看看要怎么解析二维码！　　

二维码的解析

读取图片

要解析二维码我们还需要用到另外两个模块，它们分别是opencv和pyzbar模块。

opencv模块是用来读取图片的，而pyzbar则是解析二维码的关键，安装opencv的语句如下：

pip install opencv-python

安装pyzbar的语句如下：　　

pip install pyzbar

在解析二维码之前，我们先看看读取图片操作。　　

在安装好opencv模块后，我们就可以开始读取图片了，代码如下：

# 导入模块
import cv2
# 读取二维码图片
qrcode = cv2.imread('qrcode.png')

虽然模块叫opencv，但是导入的时候我们是导入cv2。　　

在导入模块后，我们就可以调用cv2模块的imread函数读取图片，执行后会返回一个特殊的图片对象，我们把这个对象交给pyzbar模块处理就能拿到二维码的数据了。

解析二维码的操作也非常简单，具体代码如下：

import cv2
from pyzbar import pyzbar
# 读取二维码图片
qrcode = cv2.imread('qrcode.png')
# 解析二维码中的数据
data = pyzbar.decode(qrcode)
# 解析二维码中的主要数据
text = data[0].data.decode('utf-8')
# 输出内容
print(text)

前面读取图片的操作我们已经讲过，那我们来看看解析二维码的操作。

在解析二维码时，我们解析了两次，第一次调用pyzbar.decode函数，传入我们的二维码图片。

这时候解析的结果是一个列表，我们瞄一眼它长什么样子：　　

[Decoded(data=b'https://www.boxuegu.com/', type='QRCODE', rect=Rect(left=51, top=51, width=368, height=368), polygon=[Point(x=51, y=51), Point(x=51, y=418), Point(x=419, y=419), Point(x=418, y=51)])]

虽然不知道是些什么东西，但可以看出来有很多。　　

但仔细一看，列表第一个数据不就是二维码的数据吗？哈哈，机灵的你看出了端倪。这也就是我们要进行第二次解析的原因。

最后输出结果如下：

https://www.boxuegu.com/

即我们在创建二维码时，通过add_data方法添加的数据。

现在解析二维码你也学会了，是不是能写个扫码小工具了啊？

先别急，我们还不知道怎么调用摄像头呢！所以我们再来学习一下怎么调用摄像头吧！

调用摄像头

前面我们用到的opencv模块，不仅可以读取图片，还可以调用摄像头，所以，我们不需要再额外安装模块了。

调用摄像头的代码如下：

import cv2
# 调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 释放摄像头
cap.release()

代码中我们调用了cv2.VideoCapture函数，这个函数是用来读取视频的。不过当我们传入0时，它会直接调用我们的摄像头。在使用完摄像头后，我们调用release方法释放摄像头。　　

不过上面的代码我们什么都没做，只是调用摄像头后立马释放了。

那要怎么才能【一直调用】摄像头呢？咱继续往下学习~

逐帧读取画面

在上面获取的cap对象中，有一个read方法可以读取到摄像头拍摄到的内容。
代码如下：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 读取一帧画面
ret, frame = cap.read()
cap.release()

read方法会返回两个参数，第一个表示是否有下一帧，第二个则是当前帧的图片对象。　　

如果想要一直读取摄像头拍摄的图像，我们就需要循环读取，直到read方法返回的ret参数为False，完成上述操作的代码如下：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()
# 循环读取摄像头内容，直到没有下一帧
while ret:
    # 显示当前帧的图像
    cv2.imshow('frame', frame)
    # 等待10毫秒
    cv2.waitKey(10)
    # 继续读取下一帧图像
    ret, frame = cap.read()
# 销毁窗口
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

循环读取摄像头内容：这里用ret作为循环条件，表示没有下一帧时结束。但是因为摄像头是一直在拍摄画面，所以这里不会结束。

显示当前帧的图像：我们可以调用cv2.imshow函数显示图像，该函数接收两个参数，分别是窗口名称和画面。但是这个函数只会显示一瞬间画面，因此我们还要结合cv2.waitKey函数，等待10毫秒。

继续读取下一帧图像：read方法每次只会读取一帧画面，所以我们需要在循环中一直调用read方法。

销毁窗口：在opencv中我们只要调用了cv2.imshow函数，就需要在最后调用cv2.destroyAllWindows函数，保证窗口真正销毁。　　

扫码工具的实现

扫码工具的实现非常简单，要想实现扫码功能我们需要有解析二维码的能力，以及调用摄像头的能力。

而这两种操作我们在前几关我们都讲解过了~

那具体流程又是怎样的呢？请看：

第一步，我们要把解析二维码的功能封装成一个函数，方便后面使用。

第二步，我们需要逐帧读取摄像头的画面，对每一帧画面进行解析。

第三步，我们要判断是否解析到了内容。如果解析到了，就停止循环，如果没解析到就继续循环。

好，理解了上面的流程，我们就可以开始写代码了。

首先，我们把解析二维码的操作编写成一个函数，代码如下

def decode_qr(im):
    data = pyzbar.decode(im)
    # 解析的结果默认为None
    text = None
    # 如果检测到二维码再解析主要数据
    if data:
        text = data[0].data.decode('utf-8')
    return text

上面的代码相对于第三关中的代码做了一些修改，你有注意到么？　　

首先，把text设置为None，表示主要数据默认为None。

然后对第一次的解析结果data做判断，如果有数据才解析主要数据。

这样上面函数的功能就成了：传入图片，如果有二维码返回二维码的数据，如果没有返回None。

然后就是逐帧读取画面了：

def scanner():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    ret, frame = cap.read()
    while ret:
        # 对当前帧画面进行解析
        result = decode_qr(frame)
        # 如果解析到了结果就输出，没解析到就继续
        if result:
            print(result)
            break
        cv2.imshow('decode qrcode', frame)
        cv2.waitKey(10)
        ret, frame = cap.read()
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

上面的代码也在第四关代码基础上进行了一些小的修改，我们来看一下。　　

在进入循环后，我们对当前读取到的画面进行解析。

如果解析到了内容，程序就会输出结果，然后跳出循环，这样就完成了我们的扫码工作。

扫码工具完整的代码如下：

import cv2
from pyzbar import pyzbar

def decode_qr(im):
    data = pyzbar.decode(im)
    text = None
    if data:
        text = data[0].data.decode('utf-8')
    return text

def scanner():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    ret, frame = cap.read()
    while ret:
        result = decode_qr(frame)
        if result:
            print(result)
            break
        cv2.imshow('decode qrcode', frame)
        cv2.waitKey(10)
        ret, frame = cap.read()
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
scanner()

因为第二步的操作也编写成了函数，所以需要在下面调用才会执行。怎么样，是不是挺简单的？你也赶快动手实践　　

一下吧~

因此你只需要记住那几个函数即可。为了方便你记忆，老师给你整理了下面这张图，请收好：

posted @ 2020-12-15 11:29 Crazymagic 阅读(2820) 评论(0) 编辑收藏举报

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