做二维码 _ 利用 python 实现二维码生成和识别 _ 小鹿活码(非凡微信营销)

2021-03-04 10:32 40 微信机器人 0

非凡建群宝

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非凡社群助手------微信活码系统演示（客户活码二维码累计扫描量一千万+）
活码系统介绍：
二维码图案不变，内容可随时变更，极大提高营销效果，基于活码技术，二维码图案更简单，扫码更加容易宣传海报、二维码印刷、商品.群.软文。
让二维码图案更简单，扫码更加容易宣传。,

在先容二维码原理之前，先说下条形码。条形码我们都见过，就是超市收银员结账的时刻扫的谁人器械。它是一种“一维码”，竖直偏向，条码是平均的，信息只能在水平偏向上存储，而且只能由数字和字母组成。而二维码（现在常见的是 QR Code,QR 全称 Quick Response）是一种比条形码更高级的条码花样，二维码在水平和垂直偏向都能存储信息，而且二维码能存储汉字、数字和图片等信息，因此二维码的应用领域要广得多。

然则二维码是怎么天生的呢，我们知道，计算机只能识别 0 和 1 这两个数，以是要存储在二维码的信息，计算机会将这些字符都统一转变为 0 和 1 组成的二进制数字序列，这个转化的历程叫做编码。字符在酿成只有 0 和 1 组成的数字序列后，在举行一系列优化算法后，就得到了最终的二进制编码。在最后这串编码中，一个 0 对应的就是一个白色小方块，一个 1 对应的就是一个玄色的小方块。我们把这些小方块根据 8 个一组，填进大方块里，这就是一个完整的，可以被手机相机识别的二维码图案了。

相比较于条形码，二维条码有一维条码没有的“定位点”和“容错机制”。不知人人有没有发现，所有的二维码都有三个小方块在边上。实在这三个方块是用来定位的，但为什么是三个呢，简单说就是三点确定一个面。若是只有一个点，经由这个点有无数个方框，两个点，有两个方框，因此就设了三个方块。以是不管你正着扫、倾斜扫、旋转 180 度扫，都能识别出来。”容错机制“就是在纵然没有辨识到所有的条码、或是说条码有污损时，也可以正确地还原条码上的信息。

二维码的天生

首先要先安装 pillow,qrcode 库，在 dos 窗口输入

pip install pillow
pip install qrcode

代码如下

import qrcode as qrcode
qr = qrcode.QRCode(
    version=1, #二维码的格子矩阵巨细
    error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_Q,
    box_size=10,
    border=4,
)
qr.add_data("Hello World")#向二维码添加数据
qr.make(fit=True)
img = qr.make_image(fill_color="green", back_color="white")#更改 QR 的靠山和绘画颜色
img.show()# 显示二维码

运行效果

二维码的识别

需要安装 opencv 和 pyzbar 两个模块，和上面一样的操作，这里就不赘述了。

import cv2 as cv
from pyzbar import pyzbar as pyzbar


def decodeDisplay(image):
    barcodes = pyzbar.decode(image)
    for barcode in barcodes:
        # 提取二维码的界限框的位置
        # 画出图像中条形码的界限框
        (x, y, w, h) = barcode.rect
        cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

        # 提取二维码数据为字节工具，以是若是我们想在输出图像上
        # 画出来，就需要先将它转换成字符串
        barcodeData = barcode.data.decode("UTF8")
        barcodeType = barcode.type

        # 绘出图像上条形码的数据和条形码类型
        text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
        cv.putText(image, text, (x, y - 10), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,.5, (0, 0, 125), 2)
        # 向终端打印条形码数据和条形码类型
        print("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))
    return image


def detect():
    camera = cv.VideoCapture(0)
    while True:
        # 读取当前帧
        ret, frame = camera.read()
        # 转为灰度图像
        gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        im = decodeDisplay(gray)
        c=cv.waitKey(5)#守候 5 毫秒
        cv.imshow("camera", im)
        if(c==27):#按下 esc 键关闭摄像头窗口
            camera.release()
            cv.destroyAllWindows()
            break

if __name__ == '__main__':
    detect()