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  • 教你用Python实现实时二维码识别
    千次阅读
    2020-12-08 11:34:13

    鸽了好久,最近准备要更新了,想了很久将来可能会固定化的更新内容,会照顾我各种读者,比如这个Python一小时栏目,我让你在一个小时内实现一个有趣有用的小玩意,适合Python初学者或者编程兴趣者来食用。这期给大家带来的是用opencv+pyzbar来实现一个实时二维码识别的功能。(可以适配树莓派哦)

    1.准备工作

    首先我们要安装我们本次开发所需要的库opencv和二维码解析库pyzbar

    安装opencv很简单直接:

    pip install opencv-python

    然后我们接着安装pyzbar,我这里使用的是Linux系统进行的开发,我这里要多安装一个东西,具体如下:

    sudo apt-get install libzbar0

    pip install pyzbar

    这样我们本次所需要的环境就搭建好了。

    2.码代码

    首先导入本次所需要的库,最后一个csv是Python自带的csv表格操作库,这里我们需要把我们扫到的二维码信息都存入csv表格里。

    import cv2

    from pyzbar import pyzbar

    import csv

    然后我们设置一个变量,来存放我们扫到的二维码信息,我们每次扫描一遍都会要检测扫描到的二维码是不是之前扫描到的,如果没有就存放到这里。接着我们调用opencv的方法来实例化一个摄像头,最后我们设置一些我们存放二维码信息的表格的路径,一定要提前存放一个表格文件哦。

    found = set()

    capture = cv2.VideoCapture(0)

    PATH = "test.csv"

    然后我们要写一个死循环,我们要不停的用摄像头来采集二维码,所以我们要在死循环里来写我们的二维码采集的代码。首先我们要用刚才实例化的摄像头来采集实时的照片,然后用pyzbar的函数来解析图片里面是否有二维码

    while(1):

    ret,frame = capture.read()

    test = pyzbar.decode(frame)

    接着我们要查看我们采集到的二维码是不是之前采集到的,如果不是我们就存放到我们的表格文件里:

    for tests in test:

    testdate = tests.data.decode('utf-8')#读取解析到的二维码信息

    print(testdate)#输出二维码信息

    if testdate not in found:#判断扫描到的信息是不是之前扫描到的

    with open(PATH,'a+') as f:

    csv_write = csv.writer(f)

    date = [testdate]

    csv_write.writerow(date)

    found.add(testdate)#把没有扫描到的二维码信息存放到found变量里

    我们可以使用opencv的函数来实时查看摄像头的采集情况,最后再写一个键盘监听,如果我们按下q键就让循环终止,程序停止工作,不然的话会无休止的运作下去。

    cv2.imshow('Test',frame)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

    break

    3.完整代码

    import cv2

    from pyzbar import pyzbar

    import csv

    found = set()

    capture = cv2.VideoCapture(0)

    PATH = "test.csv"

    while(1):

    ret,frame = capture.read()

    test = pyzbar.decode(frame)

    for tests in test:

    testdate = tests.data.decode('utf-8')

    print(testdate)

    if testdate not in found:

    with open(PATH,'a+') as f:

    csv_write = csv.writer(f)

    date = [testdate]

    csv_write.writerow(date)

    found.add(testdate)

    cv2.imshow('Test',frame)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

    break

    4.后记

    本篇文章介绍了简单简单的opencv调用摄像头的方法,以及二维码解析库的使用方法,顺便还给大家展示了Python如何进行io操作。其实大家可以尝试一些,改写一下程序把二维码实时的圈起来显示。我尽量把这个专题做到周更吧,最后祝大家身体健康。

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  • python 识别二维码内容

    2022-03-14 16:58:51
    python识别二维码内容的三种方法,分别是pyzbar、zbarlight和zxing。不清楚前两者之间是否底层是同一套算法。zxing的效果要强于前两个算法。 下方img是numpy格式。 pyzbar import pyzbar barcode = pyzbar.decode...

    python识别二维码内容的三种方法,分别是pyzbar、zbarlight和zxing。不清楚前两者之间是否底层是同一套算法。zxing的效果要强于前两个算法。
    下方img是numpy格式。

    1. pyzbar
    import pyzbar
    barcode = pyzbar.decode(img)
    (x, y, w, h) = barcode.rect  # 
    barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
    barcodeType = barcode.type
    
    1. zbarlight
      需要将numpy转换为PIL格式。
    import zbarlight
    from PIL import Image
    img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    codes = zbarlight.scan_codes(['qrcode'], img)
    
    1. zxing
      识别效果最好。
      貌似需要将图像存储到本地,且不可以使用绝对路径。未详细测试,仅简单使用。
    import zxing
    reader = zxing.BarCodeReader()
    barcode = reader.decode('decode.jpg')
    
    展开全文
  • python识别二维码

    千次阅读 2021-08-29 09:50:38
    安装库 ...img=cv2.imread("csdn.png")#打开二维码图片 det=cv2.QRCodeDetector()#创建二维码识别器 val, pts, st_code = det.detectAndDecode(img)#识别二维码 print(val)#打印识别出的链接 结果 ...

    安装库
    pip install opencv-python

    转换代码

    import cv2#导入opencv库
    
    img=cv2.imread("csdn.png")#打开二维码图片
    det=cv2.QRCodeDetector()#创建二维码识别器
    val, pts, st_code = det.detectAndDecode(img)#识别二维码
    print(val)#打印识别出的链接
    

    结果
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 此代码是基于二维码识别python代码,将视频中的二维码识别的数据进行解析,并在屏幕上面打印出来,并解析成为坐标的形式,最后由于要控制步进电机进行相应的操作,因此在解析挖成之后并把坐标转换成为数控编码的...
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    计算机视觉专家Adrian Rosebrock近日分享了如何借助OpenCV和Zbar,编写出能够实时识别二维码和条形码的扫描程序,最后部署在树莓派上,成功制作一款实用的条形码&二维码扫描设备。

    最近有朋友问我(作者Adrian Rosebrock——译者注)OpenCV里有没有什么模块能直接识别条形码和二维码,很遗憾,答案是没有。但是OpenCV能够加快读取条形码和二维码的过程,包括从硬盘加载图像,从视频流中抓取新的帧,并进行处理。 等我们获取图像或视频帧后,就可以将其传入Python中专用的条形码解码库,比如Zbar。 然后Zbar会对条形码或二维码进行解码。OpenCV可以接着执行进一步的图像处理工作以及展示结果。 听起来有些复杂,其实整个处理过程相当简单明了。程序库Zbar也衍生了很多变体,其中pyzbar是我的最爱。

    在本文,我会教你怎样用OpenCV和Zbar读取条形码和二维码。而且,我还会展示怎样将我们制作的这个条形码&二维码扫描仪部署到树莓派上!!

    使用OpenCV和ZBar打造一款条形码及二维码扫描仪

    本文主要分为四部分。

    • 在第一部分,我会教你如何安装Zbar库(Python绑定)。
    • Zbar库会连同OpenCV一起用于扫描条形码和二维码。
    • 等正确配置好Zbar和OpenCV以后,我会展示如何用它们扫描一张图像上的条形码和二维码。
    • 先识别一张图像上的条形码和二维码练练手后,我们就进入下一阶段:用OpenCV和Zbar实时读取二维码和条形码。
    • 最后,我会展示如何将制作好的实时二维码&条形码扫描仪部署到树莓派上。

    安装Zbar(带Python绑定)用于解码条形码&二维码

    前段时间Staya Mallick在LearnOpenCV博客上发表了一篇实用教程,讲解如何用Zbar扫描条形码。

    本文关于Zbar安装部分基本上是根据这篇博文的指导,但是做了一点改进,主要是围绕安装Python Zbar绑定部分,目的是确保我们能:

    使用Python3(官方Zbar Python绑定只支持Python 2.7) 准确地检测和定位图像中二维码及条形码

    安装所需的软件,只需简单三步。

    第一步:从apt或brew库中安装Zbar

    在Ubuntu或树莓派上安装Zbar

    $ sudo apt-get install libzbar0
    复制代码

    在MacOS系统中安装Zbar

    使用brew在macOS系统中安装Zbar也很容易(假定你已经安装了Homebrew):

    $ brew install zbar
    复制代码

    第二步:创建一个虚拟环境,安装OpenCV。

    这里你有俩个选择: 使用现成的已经安装好了OpenCV的虚拟环境(跳过这一步,看第三步)。 或者创建一个新的独立的虚拟环境,安装OpenCV。

    虚拟环境对于Python开发来说是非常实用的做法,我非常鼓励使用虚拟环境。

    我选择创建一个新的独立的Python 3 虚拟环境,然后安装了OpenCV,并将环境命名为barcode:

    $ mkvirtualenv barcode -p python3
    复制代码

    注:如果你已经安装好了OpenCV,就可以跳过OpenCV编译过程,只需将你的cv2.so绑定符号链接(sym-link)入你的新Python虚拟环境中的site-pakages目录。

    第三步:安装Pyzbar 现在我已经安装了Python 3

    虚拟环境,命名为barcode,然后激活了barcode环境,安装pyzbar:

    $ workon barcode
    $ pip install pyzbar
    复制代码

    如你不是用的Python 虚拟环境,只需:

    $ pip install pyzbar
    复制代码

    如果想将pyzbar安装到Python版系统中,确保你也使用sudo命令。

    用OpenCV解码单张图像上的条形码和二维码

    在我们实现能实时读取条形码和二维码之前,我们首先创建一个单张图像扫描仪练练手。

    打开一个新文件,命名为barcode_scanner_image.py,插入如下代码:

    # 导入所需工具包
    from pyzbar import pyzbar
    import argparse
    import cv2
    
    # 构建参数解析器并解析参数
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
     help="path to input image")
    args = vars(ap.parse_args())
    复制代码

    在第2-4行代码,我们导入了所需的工具包。

    需要按照上一部分的指令安装pyzbar和cv2(OpenCV)。不过,在Python安装中包含了argparse,负责解析命令行参数。

    对于该脚本我们有一个必需的命令行参数(--image),在7-10行进行解析。

    你会在这部分结尾处看到在传入包含输入图像路径的命令行参数时,如何运行这里的脚本。

    现在,我们获取输入图像,运行pyzbar:

    # 加载输入图像
    image = cv2.imread(args["image"])
    
    # 找到图像中的条形码并进行解码
    barcodes = pyzbar.decode(image)
    复制代码

    在第13行,我们通过图像的路径(包含在我们很方便的args目录中)加载图像。

    从这里,我们调取pyzbar.decode来发现和解码图像中的条形码(第16行)。

    我们还没完成——现在我们需要解析包含在barcode变量中的信息:

    # 循环检测到的条形码
    for barcode in barcodes:
     # 提取条形码的边界框的位置
     # 画出图像中条形码的边界框
     (x, y, w, h) = barcode.rect
     cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
    
     # 条形码数据为字节对象,所以如果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("utf-8")
     barcodeType = barcode.type
    
     # 绘出图像上条形码的数据和条形码类型
     text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
     cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
      0.5, (0, 0, 255), 2)
    
     # 向终端打印条形码数据和条形码类型
     print("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))
    
    # 展示输出图像
    cv2.imshow("Image", image)
    cv2.waitKey(0)
    复制代码

    从19行开始,我们循环检测到的barcodes。 在这里的循环中,我们继续:

    从barcode.rect对象(22行)提取边界框(x,y)坐标,这样能让我们定位和确定当前条形码在输入图像的位置。

    围绕着检测到的barcode(第23行),在图像上画出边界框。

    将barcode解码为“utf-8”字符串,提取barcode的类型(第27行和28行)。调取.decode(“utf-8”)函数将对象从字节数组转换为字符串,非常关键。你可以通过删除或添加注释,试验一下结果。

    在图像上格式化和绘制barcodeData和barcodeType(第31-33行)。

    最后,输出同样的数据,朝终端输入信息以进行调试(第36行)。

    我们测试一下搭建的OpenCV条形码扫描仪。 从这里,打开你的终端,执行如下命令:

    $ python barcode_scanner_image.py --image barcode_example.png
    [INFO] Found QRCODE barcode: {"author": "Adrian", "site": "PyImageSearch"}
    [INFO] Found QRCODE barcode: https://www.pyimagesearch.com/
    [INFO] Found QRCODE barcode: PyImageSearch
    [INFO] Found CODE128 barcode: AdrianRosebrock
    复制代码

    可以在终端中看到,全部4个条形码均被正确的发现和解码!

    如图所示,识别出了图像中的条形码和二维码,以红框标出,并显示出了它们包含的信息。

    用OpenCV实时读取条形码和二维码  源码分享

    在前面部分中,我们学习了如何为单张图像创建一个Python+OpenCV条形码扫描仪。

    我们的条形码和二维码扫描仪效果很好——但是问题来了,我们能实时检测和解码条形码+二维码吗?

    我们试试看。打开一个新文件,命名为barcode_scanner_video.py,插入如下代码:

    # 导入所需工具包
    from imutils.video import VideoStream
    from pyzbar import pyzbar
    import argparse
    import datetime
    import imutils
    import time
    import cv2
    
    # 创建参数解析器,解析参数
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",
     help="path to output CSV file containing barcodes")
    args = vars(ap.parse_args())
    复制代码

    在第2-8行,我们导入了所需的工具包。 这里回想一下上面的解释,你应该识别pyzbar,argparse和cv2. 我们会使用VideoStream以高效和单线程的方式处理获取的视频帧。如果你的系统中没有安装imutils,只需使用如下命令:

    $ pip install imutils
    复制代码

    我们接着解析一个可选的命令行参数--output,其包含了指向输出结果CSV文件的路径。该文件会包含从视频流中检测到和解析出的条形码的时间戳及载荷。如果该参数没有指定,那么CSV文件就会被我们当前名为“barcodes.csv”的工作目录所替换(第11-14行)。

    在这里,我们初始化视频流,打开CSV文件:

    # 初始化视频流,让摄像头热热身
    print("[INFO] starting video stream...")
    # vs = VideoStream(src=0).start()
    vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
    time.sleep(2.0)
    
    # 打开输出CSV文件,用来写入和初始化迄今发现的所有条形码
    csv = open(args["output"], "w")
    found = set()
    复制代码

    在第18-19行,我们初始化和启动了视频流,你可以: 使用自己的USB网络摄像头(无注释行第18行及注释行第19行) 或者如果你是使用树莓派的话(和我一样),可以用PiCamera(无注释行第19行及注释行第18行)。

    源码分享

    我选择使用我的树莓派 PiCamera,下部分会说到。

    然后我们等上几秒钟,让摄像头热热身(第20行)。

    我们会将发现的所有条形码和二维码以CSV文件写入硬盘(确保不要写重复)。这里只是一种记录条形码的例子,当然你可以按照自己的喜好来,比如检测到条形码后,将它们读取为:

    • 将其保存在SQL数据库中
    • 将其发送到服务器
    • 将其上传至云端
    • 发送邮件或文本信息、

    实际操作随意,我们只是用CSV文件作为示例。

    我们在第24行代码打开CSV文件以写入硬盘。如果你修改了代码以添加到文件,你可以只需将第二个参数从“w”改为“a”(但是你后面只能换种方式搜索重复文件)。

    我们也初始化一个set用于found条形码。这个set会包含独一无二的条形码,防止出现重复。

    我们开始获取和处理视频帧:

    # 循环来自视频流的帧
    while True:
     # 抓取来自单线程视频流的帧, 
     # 将大小重新调整为最大宽度400像素
     frame = vs.read()
     frame = imutils.resize(frame, width=400)
    
     # 找到视频中的条形码,并解析所有条形码
     barcodes = pyzbar.decode(frame)
    复制代码

    在第28行,我们开始循环,继续抓取来自视频流中的frame,并调整大小(第31和32行)。

    在这里,我们调取pyzbar.decode以检测和解码frame中的全部条形码和二维码。

    我们接着循环检测到的barcodes:

     # 循环检测到的条形码
     for barcode in barcodes:
      # 提取条形码的边界框位置
      # 绘出围绕图像上条形码的边界框
      (x, y, w, h) = barcode.rect
      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
    
      # 条形码数据为字节对象,所以如果我们想把它画出来
      # 需要先把它转换成字符串
      barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
      barcodeType = barcode.type
    
      # 绘出图像上的条形码数据和类型
      text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
      cv2.putText(frame, text, (x, y - 10),
       cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
    
      # 如果条形码文本目前不在CSV文件中, write
      # 就将时间戳+条形码 to disk and update the set
      if barcodeData not in found:
       csv.write("{},{}\n".format(datetime.datetime.now(),
        barcodeData))
       csv.flush()
       found.add(barcodeData)
    复制代码

    如果看看前面的循环部分,你会发现这里循环和之前的很像。

    实际上,第38-52行和前面识别单张图像的脚本是一样的。这部分代码详情解释,参见单张图像条形码检测和扫描部分。

    第56-60行代码比较新。在这些行代码中,我们是检查是否发现了独有的(此前没有发现)条形码(第56行)。

    如果是这种情况,我们将时间戳和数据写成CSV文件(第57-59行)。此外还可以将barcodeData添加到found集,作为一种处理重复文件的简单方法。

    在实时条形码扫描脚本的剩余代码行中,我们展示视频帧,检查是否按退出键,并进行清除:

     # 展示输出帧
     cv2.imshow("Barcode Scanner", frame)
     key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    
     # 如果按下”q”键就停止循环
     if key == ord("q"):
      break
    
    # 关闭输出CSV文件进行清除
    print("[INFO] cleaning up...")
    csv.close()
    cv2.destroyAllWindows()
    vs.stop()
    复制代码

    在第63行,我们展示输出帧。

    然后在第64-68行,我们检查是否按了“q”,执行主循环。

    最后,我们在第72-74行执行清除。

    在树莓派上部署条形码和二维码扫描仪

    我决定使用树莓派、触摸屏和一个充电宝打造一款自己的实时条形码扫描仪。

    下图显示的是我的组装成果。如果你也想自己做一个,以下是需要的部件:

    • 树莓派3(你也可以用最新的 3 B+)
    • 树莓派摄像头模块
    • Pi Foundation 7英寸触摸屏
    • RAVPower 22000mAh充电宝

    很容易就能组装好。

    在这里,打开你树莓派上的终端,用如下命令启动应用(这一步需要一个键盘/鼠标,但是后面就用不着了):

    $ python barcode_scanner_video.py
    [INFO] starting video stream...
    复制代码

    等一切准备就绪后,就可以将条形码展示给摄像头了,可以打开barcode.csv文件(或者如果你愿意,也可以在另一个终端上执行tail -f barcodes.csv,查看打开CSV文件时的数据)。

    我首先向摄像头展示了一个黑色背景上的二维码,Zbar很轻松的检测到了它:

    然后又在我家厨房里用这套装置发现了另一个二维码:

    成功了!而且能多角度扫描识别二维码。

    现在,我们试试一个包含了json-blob数据的二维码:

    最后,我试了试传统的1维条形码:

    1维的条形码对于我们这套系统来说略微难些,因为摄像头不支持自动对焦。但是最后还是成功的检测和解码了条形码。

    如果你用有自动对焦功能的USB网络摄像头的话,效果要好得多。

    结语

    在本文,我们讨论了怎样用OpenCV和Python库Zbar打造一款条形码和二维码扫描仪。

    将Zbar和OpenCV安装后,我们创建了两个Python脚本:

    • 第一个用于扫描单张图像上的条形码和二维码。
    • 第二个用于实时读取条形码和二维码的信息。 在这两种情况中,我们都使用了OpenCV来加快进程。

    最终,我们将创建好的程序部署到树莓派上,并且能成功实时识别条形码和二维码。可以自己试着去做一条这样的条形码&二维码扫描仪,​ 项目源代码下载  

    ​ 项目源代码下载 参考资料:www.pyimagesearch.com

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空空如也

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