二维码识别软件

01 QR解码

一、前言

二维码在很多方面都有很多的应用，在Python中也有很多软件包可以用来对图像中的二维码进行解码。针对不同的场景下，不同尺寸和分辨率的二维码图像，测试二维码识别的准确性。测试软件包括有 pyzbar，以及 CV2 中的 QR CodeDetector 两个软件包。
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▲ 图1.1.1 待测试的二维码图片

▲ 图1.1.1 待测试的二维码图片

二、测试结果

这是利用 pyzbar 检测的结果。程序中，调用了 pyzbar 的 decode 函数，获得解码结果。这是返回的解码结果。其中包括二维码的内容，二维码的位置，二维码的质量，二维码的朝向等信息。可以看到解码适应度还是非常强的。对于一些图像质量不好的二维码无法识别。。
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from headm import *
from PIL import Image
from pyzbar import pyzbar
import qrcode

imgid = [676, 677, 678, 679, 680, 681, 682, 683, 684, 685, 686, 687]
tspsetpen(color=0xff, width=3)

tsprv()

for id in imgid:
    outfile = tspgetdopfile(id)

    ret = pyzbar.decode(Image.open(outfile))
    outfile = tspgetdopfile(id)
    box = tspgetbox(id)

    if len(ret) > 0:
        tspbox(0, *box)

[Decoded(data=b'https://qrco.de/bbYfSx', type='QRCODE', rect=Rect(left=58, top=55, width=90, height=90), polygon=[Point(x=58, y=55), Point(x=58, y=144), Point(x=148, y=145), Point(x=148, y=55)], quality=1, orientation='UP')]

▲ 图1.2.1 识别的结果

▲ 图1.2.1 识别的结果

下面改动代码，绘制出二维码在图片中的位置。可以看到识别出的二维码的位置是以矩形标记出来的，如果二维码是倾斜的，标记的方框是二维码外接矩形。如果二维码是倾斜的，标记二维码边框为长方形。如果没有识别出二维码，则不返回任何信息。
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from headm import *
from PIL import Image
from pyzbar import pyzbar
import qrcode

imgid = [676, 677, 678, 679, 680, 681, 682, 683, 684, 685, 686, 687]
tspsetpen(color=0xff, width=3)

tsprv()

for id in imgid:
    outfile = tspgetdopfile(id)

    img = Image.open(outfile)

    size = img.size
    printf(size)

    ret = pyzbar.decode(img)
    outfile = tspgetdopfile(id)
    box = tspgetbox(id)
    boxwidth = box[2] - box[0]
    boxheight = box[3] - box[1]

    if len(ret) > 0:
        left = ret[0][2][0]
        top = ret[0][2][1]
        width = ret[0][2][2]
        height = ret[0][2][3]

        printff(left, top, width, height)

        bleft = left * boxwidth // size[0] + box[0]
        btop = top * boxheight // size[1] + box[1]

        bright = (left + width) * boxwidth // size[0] + box[0]
        bbottom = (top + height) * boxheight // size[1] + box[1]

        tspbox(0, bleft, btop, bright, bbottom)

下面测试 CV2 中的 QRCodeDetector 函数的性能。这是测试的结果。很显然，这个函数适应性比起 pyzbar 的性能差了很多。只有四个二维码被识别出来。对于倾斜的二维码，识别结果中的位置似乎也出现了偏差。这张图中的二维码非常清晰，但并没有被识别出来。因此， CV2 中的二维码识别效果并不是很理想。
GM1683337983_1280_800.MPG|_-4

from headm import *
from PIL import Image
from pyzbar import pyzbar
import qrcode
import cv2

imgid = [676, 677, 678, 679, 680, 681, 682, 683, 684, 685, 686, 687]
tspsetpen(color=0xff, width=3)

tsprv()
d = cv2.QRCodeDetector()

for id in imgid:
    outfile = tspgetdopfile(id)

    img = Image.open(outfile)
    size = img.size

    val,a,b = d.detectAndDecode(cv2.imread(outfile))

    box = tspgetbox(id)
    boxwidth = box[2] - box[0]
    boxheight = box[3] - box[1]

    if len(val) > 0:

        tspbox(0, *box)
        printf(a)

        left = a[0][0][0]
        top = a[1][0][1]
        right = a[2][0][0]
        bottom = a[2][0][1]
        width = right-left
        height = bottom-top

        printff(left, top, width, height)

        bleft = int(left * boxwidth // size[0] + box[0])
        btop = int(top * boxheight // size[1] + box[1])

        bright = int((left + width) * boxwidth // size[0] + box[0])
        bbottom = int((top + height) * boxheight // size[1] + box[1])

        tspbox(0, bleft, btop, bright, bbottom)