干货 | 基于OpenCV Python实现二维码检测与识别 | 自由微信

干货 | 基于OpenCV Python实现二维码检测与识别

Original gloomyfish OpenCV学堂 2020-02-04

点击上方蓝字关注我们

微信公众号：OpenCV学堂
关注获取更多计算机视觉与深度学习知识
觉得文章对你有用，请戳底部广告支持

二维码结构与检测

标准的二维码结构如下：

特别要关注的是图中三个黑色正方形区域，它们就是用来定位一个二维码的最重要的三个区域，我们二维码扫描不检测首先要做的就是要发现这三个区域，如果找到这个三个区域，我们就成功的检测到一个二维码了，就可以对它定位与识别了。三个角上的正方形区域从左到右，从上到下黑白比例为1:1:3:1:1。不管角度如何变化，这个是最显著的特征，通过这个特征我们就可以实现二维码扫描检测与定位。

二维码生成

Python语言实现二维码生成其实十分简单，有个纯Python的二维码生成包, 地址与python安装执行命令如下：

https://pypi.org/project/qrcode/
pip install qrcode

然后执行如下代码即可实现二维码的生成, 代码演示如下：

image = qrcode.make('hello, qrcode')
image.save('test.png')

二维码解析

使用zbar进行二维码解析，但是标准的zbar不支持python3，这个比较坑，还好有个大神在zbar的基础上包装了一下，做了pyzbar的开发包，支持python2与python3，非常的好用。安装非常容易，windows下一条命令搞定，Linux与Mac OS下面要先安装zbar然后再执行此命令即可。

pip install pyzbar

解析调用接口支持PIL / Pillow images, OpenCV / numpy ndarrays, and raw bytes等各种格式，可以看出来跟OpenCV可以直接的无缝对接，基本上OpenCV读出来的图像，直接可以给它使用，演示如下：

可以看出解析结果分为四个部分，分别为：

Data – 表示二维码内容
Type表示类型，可以是二维码或者各种条码
Rect表示二维码区域外接矩形
Polygon表示二维码区域的多边形

外接矩形与多边形状表示如下：

其中蓝色矩形表示外接矩形，粉色表示多边形四点坐标。

二维码检测与解析演示

其中QRcodeDetector是我自己实现的基于二值图像轮廓分析实现的二维码检测类。支持各种纠偏，倾斜，放缩二维码检测，同时对检测到的二维码区域会截取ROI区域然后送到zbar进行二维码解析，输出二维码解析data内容。
导入的包与初始化代码如下

import qrcode
from pyzbar.pyzbar import decode
from qrcode_demo.qrcode_detector import QRcodeDetector
import cv2 as cv
import numpy as np

qr_detector = QRcodeDetector()
image = qrcode.make('hello, qrcode')
image.save('test.png')
result = decode(cv.imread('test.png'))
print(result[0][3])

静态图像二维码检测与解析

def image_detect():
    src = cv.imread("D:/images/wechat_id.jpg")
    result, code_image = qr_detector.detect(src)
    text_content = decode(code_image)
    if text_content is not None:
        print("content : %s"% text_content[0][0])
        cv.imshow("input", src)

实时视频二维码检测与解析

def video_detect():
    capture = cv.VideoCapture(0)
    height = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
    width = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
    out = cv.VideoWriter("D:/qrcode_demo.mp4", cv.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X'), 15,
                         (np.int(width), np.int(height)), True)
    while True:
        ret, frame = capture.read()
        if ret is True:
            frame = cv.flip(frame, 1)
            cv.imshow("frame", frame)
            result, code_image = qr_detector.detect(frame)
            if code_image is not None:
                text = decode(code_image)
                if len(text) > 0:
                    cv.putText(result, text[0][0].decode("utf-8"), (20, 100), cv.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 0), 2, 8)
                    cv.imwrite("D:/result.png", result)
                    print(text[0][0].decode("utf-8"))
            out.write(result)
            cv.imshow("result", result)

            c = cv.waitKey(5)
            if c == 27:
                break
        else:
            break
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()