QR与DM码的识别

1.QR码与DM码

　　QR码（Quick Response Code）是一种矩阵条码，能够快速被扫描设备识别。它是由日本Denso Wave公司在1994年发明的，用于追踪汽车零件。QR码可以存储更多的数据，并且可以包含文本、URL、图片等信息。QR码的特点是快速识别，因此得名。它们广泛应用于广告、产品追踪、票务系统、移动支付等领域。

　　DM码（Data Matrix Code）也是一种矩阵条码，但与QR码相比，它具有更高的数据密度，可以在更小的空间内存储更多的信息。DM码是由美国国际数据公司（International Data Matrix, Inc.）在1980年代末发明的。DM码通常用于电子行业、汽车行业、医疗行业等，用于追踪和识别产品。

2. QR码识别

 

from pyzbar.pyzbar import decode
import cv2
image = cv2.imread("QR.png")
decoded_objects = decode(image)
print("decoded_objects=",decoded_objects)
'''
[Decoded(data=b'55065000874C032310180D704', type='QRCODE', 
rect=Rect(left=23, top=27, width=196, height=191), 
polygon=[Point(x=23, y=32), Point(x=28, y=218), Point(x=219, y=213), Point(x=214, y=27)], 
quality=1, orientation='UP')]
'''
for obj in decoded_objects:
    print('Type:', obj.type)#QRCODE
    print('Data:', obj.data)#b'55065000874C032310180D704'
    byte_string=obj.data
    # 使用 decode 方法将字节串转换为字符串（使用 UTF-8 编码）
    string_result = byte_string.decode('utf-8')
    # 打印结果
    print(string_result)#55065000874C032310180D704

 

3.DM码识别

import cv2
from pylibdmtx.pylibdmtx import decode

# 使用OpenCV读取图像
image_path = 'DM.png'
image = cv2.imread(image_path)
# 转换图像到灰度格式
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
decoded_objects = decode(gray_image,timeout=200)#timeout为解码最长时间，时间越长，解码出来的可能性更高
print(decoded_objects)#例如[Decoded(data=b'B940124938K0077421B01', rect=Rect(left=125, top=573, width=454, height=-458))]#left=125, top=573为二维码左下角点坐标，所以height<0

　　下面的DM图中，直接运行代码可能无法识别出，太模糊了，需要预处理图片。

 小结:上面的例子中是最基本的程序识别，可能存在无法识别的情况。自己尝试了支付宝后，发现效果很好。最后，补充一下,无论是QR还是DM码，建议识别之前，尝试使用高斯滤波去噪或其他滤波、转灰度图解码、二值化、缩放图片的大小比例（支付宝扫码时，有时候镜头远离更快扫出来，一个道理。）等图片预处理操作，能更好更快的识别出结果，有些原本不能识别的，经过图片预处理后，就能识别了。另外，通过增加滤波核的大小，有时候也能提高识别率。

　　

　　若存在不足或错误之处，欢迎指正与评论。