外贸网站如何做seo,seo好wordpress主题,天津市建设厅网站,wordpress邮件功能用不了1.概念 二维码#xff08;QR码#xff09; 概念#xff1a; 二维码是一种矩阵式的二维条码#xff0c;由黑白方块组成#xff0c;可以存储大量的信息#xff0c;包括文本、链接、数字等。QR码的编码方式是在矩阵中通过不同的黑白方块组合表示不同的信息。 特点#xf…1.概念 二维码QR码 概念 二维码是一种矩阵式的二维条码由黑白方块组成可以存储大量的信息包括文本、链接、数字等。QR码的编码方式是在矩阵中通过不同的黑白方块组合表示不同的信息。 特点 二维码可以存储更多的信息适用于多种应用场景。 由于采用矩阵结构二维码的容错性较高即使部分损坏仍然能够被正确识别。 OpenCV中的支持 在OpenCV中使用 cv2.QRCodeDetector 类可以方便地检测和解码二维码。 条形码 概念 条形码是一种线性的、一维的编码方式通过在一条平行线上的不同宽度的条和间隙的组合来表示信息。不同的编码规则如Code-128、EAN-13等决定了不同的条形码标准。 特点 条形码通常只能存储较少的信息主要用于标识商品、库存等。 条形码的读取速度较快适用于快速的扫描场景。 OpenCV中的支持 在OpenCV中使用 cv2.BarcodeDetector 类可以方便地检测和解码多种条形码类型。 2.有关的函数方法 cv.barcode.BarcodeDetector.detectAndDecodeWithType( img[, points] ) - retval, decoded_info, decoded_type, points 参数解释 retval如果至少找到一个有效的条形码则为 trueimg包含条形码的灰度或彩色 BGR 图像。decoded_info字符串的 UTF8 编码输出向量或字符串的空向量如果代码无法解码。decoded_type字符串向量指定这些条形码的类型points 找到的条形码矩形的顶点的可选输出向量。如果未找到则为空。 cv.GraphicalCodeDetector.detectAndDecode( img[, points[, straight_code]] ) - retval, points, straight_code 参数解释 img包含图形代码的灰度或彩色 BGR 图像。decoded_infoUTF8 编码的字符串输出向量或字符串的空向量如果代码无法解码。points找到的图形代码四边形的顶点的可选输出向量。如果未找到则为空。straight_code包含二值化代码的可选图像向量 cv提供的检测方法可能较多适用于固定图片输入进行检测但是对于大多数场景下都是摄像头进行实时检测这里我另外展示 pyzbar检测二维码在pyzbar中实时检测的效果也没有想象中的好灯光二维码位置很大程度上影响了识别效果。 3.代码展示 import numpy as np import cv2 def QR_DetectAndDecode(img):detector cv2.QRCodeDetector()data, point, outimg detector.detectAndDecode(img)cv2.drawContours(img, [np.int32(point)], 0, (0, 0, 255), 3)cv2.putText(img,data,((np.int32(point)[0][0])[0]-200,(np.int32(point)[0][0]30)[1]-100),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75,(0,0,255),3)return img def Barcode_DetectAndDecode(img):detector cv2.barcode.BarcodeDetector()result, decoded_info, decoded_type, point detector.detectAndDecodeWithType(img)print(result)cv2.drawContours(img, [np.int32(point)], 0, (0, 0, 255), 3)cv2.putText(img,decoded_info[0] Type:decoded_type[0],((np.int32(point)[0][0])[0]-150,(np.int32(point)[0][0]30)[1]-100),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75,(0,0,255),3)return img if __name__ in __main__:path barcode.jpgimg cv2.imread(path)img cv2.resize(img, (1024,1024))img Barcode_DetectAndDecode(img)cv2.imshow(pic, img)cv2.waitKey(0) import cv2 import pyzbar.pyzbar as pyzbardef decodeImg(image):gray cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)barcodes pyzbar.decode(gray)for barcode in barcodes:(x,y,w,h) barcode.rectcv2.rectangle(image,(x,y),(xw,yh),(0,0,255),2)barcodeData barcode.data.decode(utf-8)barcodeType barcode.typetext {} ({}).format(barcodeData,barcodeType)cv2.putText(image,text,(x-100,y-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,.5,(0,0,125),2)return imagedef detect():cap cv2.VideoCapture(0)if not cap.isOpened():print(error)while True:ret, img cap.read()im decodeImg(img)cv2.imshow(img,im)if cv2.waitKey(1) 0xff ord(q):breakcv2.destroyAllWindows()if __name__ __main__:detect() 4.效果展示  cv检测二维码和条形码 pyzbar摄像头检测 本次实验主要展示了cv包中的二维码和条形码检测对于固定拍摄的图片检测效果还是较为理想但是通过摄像头定时摄取的效果效果不理想主要是通过用这种方法如果没有及时有二维码或条形码出现容易直接报错阻塞。 如有错误或遗漏希望小伙伴批评指正  希望这篇博客对你有帮助 实验六  Opencv实验合集——实验六模板匹配-CSDN博客 实验八Opencv实验合集——实验八相机校准-CSDN博客