Python识别二维码的两种方法详解

目录

• 前言
• pyzbar + PIL
• cv2

前言

最近在搜寻资料时，发现了一则10年前的新闻：二维码将成线上线下关键入口。从今天的移动互联网来看，支付收款码/健康码等等与我们息息相关，二维码确实成为了我们生活中不可或缺的一部分。

在学习Python处理二维码的过程中，我们看到的大多是“用python生成酷炫二维码”、“用Python制作动图二维码”之类的文章。而关于使用Python批量识别二维码的教程，并不多见。所以今天我会给大家分享两种批量识别二维码的Python技巧！

pyzbar + PIL

二维码又称二维条码，常见的二维码为QR Code，QR全称Quick Response，是一个移动设备上超流行的一种编码方式。

我们在之前的文章《轻松识别数百个快递单号》，Python的第三方模块pyzbar不仅可以识别一维条形码，也可以很方便地处理二维码的识别。

不过pyzbar库需要搭配PIL或者opencv使用，主要是为了利用Image.open()或者cv2.imread()来读取图片文件。

在交互式环境中输入如下命令：

from pyzbar.pyzbar import decode
from PIL import Image
decocdeQR = decode(Image.open("D:/test.jpg"))
print(decocdeQR[0].data.decode('ascii'))

输出：

这样就轻松实现了二维码的解析与识别。

cv2

另外，opencv模块其实自带二维码识别功能。

注1：对于opencv模块，安装时需要输入pip install opencv-python，但在导入的时候采用import cv2。

注2：使用opencv模块时，文件路径、图片名称都不要包含中文，否则会报错。

在交互式环境中输入如下命令：

import cv2

qrcode_filename = "D:/test.jpg"
qrcode_image = cv2.imread(qrcode_filename)
qrCodeDetector = cv2.QRCodeDetector()
data, bbox, straight_qrcode = qrCodeDetector.detectAndDecode(qrcode_image)

print(data)

输出：

如上所示，我们同样实现了二维码的解析与识别。在上述代码中，第四行代码中qrCodeDetector.detectAndDecode(qrcode_image)有三个返回值。其中data是解码后的内容，如我们打印输出结果所示。

▲二维码的结构

bbox是指二维码轮廓的四个角，从左上角顺时针转的。而straight_qrcode是二维码的原始排列，也就是每个点是0还是255的一个矩阵，白色是255，黑色是0。

到此这篇关于Python识别二维码的两种方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python识别二维码内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！