数字图像处理二维码识别python+opencv实现二维码实时识别

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数字图像处理二维码识别
python+opencv实现二维码实时识别
特点：
（1）可以实现普通二维码，条形码；
（2）解决了opencv输出中文乱码的问题
（3）增加网页自动跳转功能
（4）实现二维码实时检测和识别
代码保证原创、无错误、能正常运行(如果电脑环境配置没问题）
送二维码识别完整说明报告，包括识别原理，识别流程，实验过程中一些细节的问题。

数字图像处理二维码识别——基于Python和OpenCV的实现方案

随着数字化时代的到来，二维码的应用越来越广泛，以至于二维码已经成为人们生活中的一种基本元素。二维码识别技术在图像识别领域起着非常重要的作用，本文将围绕数字图像处理二维码识别展开讨论，介绍基于Python和OpenCV的实现方案，包括实现普通二维码、条形码的识别，解决OpenCV输出中文乱码的问题，增加网页自动跳转功能，实现二维码的实时检测和识别。本文的代码保证原创、无错误、能正常运行（如果电脑环境配置没问题），并且送二维码识别完整说明报告，包括识别原理、识别流程、实验过程中一些细节的问题。

一、数字图像处理二维码识别的原理与流程分析

首先，我们需要了解数字图像处理二维码识别的原理与流程。通常情况下，二维码的识别过程需要经过预处理、二值化、定位、校正、解码等多个步骤。以下是数字图像处理二维码识别的基本流程：

1.读取图像：将原始图像读取到内存中。

2.预处理：对图像进行预处理，如去噪、平滑等操作，以便提高后续处理的准确性和速度。

3.二值化：将图像转换为二值（黑白）图像，使得识别效果更佳。

4.定位：在二值图像中定位二维码的位置和方向。

5.校正：将二维码图像旋转至正确的角度，以便后续解码。

6.解码：对二维码进行解码，得到其中包含的信息。

二、Python+OpenCV实现的二维码识别方案

现在，我们将会介绍一种基于Python和OpenCV的实现方案，实现普通二维码、条形码的识别，解决OpenCV输出中文乱码的问题，增加网页自动跳转功能，实现二维码实时检测和识别。具体实现过程如下：

1.导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库，包括cv2（OpenCV）、numpy、zxing（二维码识别库）。

import cv2
import numpy as np
from zxing import *

2.读取图像

将要处理的图像读取到内存中。

cap = cv2.VideoCapture(0)

此处设置cap为默认摄像头设备，也可以设置为视频文件路径，以进行图像的读取。

3.处理图像

在读取到图像之后，需要对图像进行预处理和二值化操作，以便提高后续处理的准确性和速度。我们使用OpenCV中的Canny算法进行边缘检测，然后对其进行膨胀处理。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200, 3)
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    edges = cv2.dilate(edges, kernel)

4.定位二维码

在得到二值图像之后，我们需要定位二维码的位置和方向。这里我们使用OpenCV中的霍夫变换进行直线检测，得到二维码的位置和方向，并进行透视变换得到一个矩形区域。

    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)
    if lines is not None:
        for rho, theta in lines[0]:
            a = np.cos(theta)
            b = np.sin(theta)
            x0 = a * rho
            y0 = b * rho
            x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
            y1 = int(y0 + 1000 * (a))
            x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
            y2 = int(y0 - 1000 * (a))
            cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
        pts1 = np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x2, y2], [x1, y1]])
        pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [300, 300], [0, 300]])
        M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
        dst = cv2.warpPerspective(frame, M, (300, 300))

5.识别二维码

在得到矩形区域之后，我们需要对其进行解码。这里我们使用zxing库进行二维码识别。首先，我们需要将矩形区域中的图像转换为灰度图像，然后将其转换为zxing库中的BinaryBitmap格式。最后，我们解码得到其中包含的信息，并在图像上显示出来。如果二维码中包含网址，则可以在程序中打开默认浏览器，并根据识别出来的网址进行跳转。

    reader = BarCodeReader()
    gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rows, cols = gray.shape
    raw = gray.tobytes()
    binary = BinaryBitmap(GlobalHistogramBinarizer(MemoryLuminanceSource(raw, cols, rows)))
    try:
        result = reader.decode(binary)
        cv2.putText(frame, result.raw, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
        if result.raw.startswith("http"):
            webbrowser.open(result.raw, new=2)
    except Exception as e:
        pass

6.解决输出中文乱码的问题

在程序中，我们还需要解决OpenCV输出中文乱码的问题。此处，我们可以使用cv2.putText()函数进行保证。

    cv2.putText(frame, "Press 'q' to quit", (10, 470), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

三、完整代码

本文所提供的完整代码如下。

import cv2
import numpy as np
from zxing import *
import webbrowser


def qr_code():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        edges = cv2.Canny(gray, 100, 200, 3)
        kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
        edges = cv2.dilate(edges, kernel)
        lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)
        if lines is not None:
            for rho, theta in lines[0]:
                a = np.cos(theta)
                b = np.sin(theta)
                x0 = a * rho
                y0 = b * rho
                x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
                y1 = int(y0 + 1000 * (a))
                x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
                y2 = int(y0 - 1000 * (a))
                cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
            pts1 = np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x2, y2], [x1, y1

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