💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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二维码用某种特定的几何图形来记录数据符号信息，这些黑白相间的图形按照一定的规律分布在平面上（二维方向）。二维码是目前最常使用的快捷信息存储方式之一，微信等都可以通过这项技术实现快扫快用。
在本篇内容中，ShowMeAI带大家来学习二维码的应用技能，包括构建二维码和解码二维码。
QR（Quick Response，快速响应）Code 诞生于 1994 年的日本汽车公司 Denso Wave，是一种二维条形码，由在白色背景上排列成方形网格的黑色方块组成，允许立即访问隐藏在代码中的信息。
QR码（也就是我们常说的二维码）可存储 7000 多个字符，由相机等设备读取，并从像素图像中解析出包含的信息，读取速度比其他条码快得多。
生成和读取二维码的简便性导致它们在零售店、银行、医院、旅游和食品服务行业的产品包装、非接触式商务、订单处理、结帐和支付服务中得到广泛采用。我们常用到通信软件、社交平台都几乎都可以通过二维码来扫码识别。
2020 年 9 月对美国和英国消费者进行的一项调查发现，在COVID-19大流行期间二维码的使用有所增加。
我们先安装和导入本次需要用到的 Python 工具库qrcode，它可以很方便地创建和读取二维码。
import qrcode 创建数据。
data="https://www.showmeai.tech" 创建二维码实例。
qr= qrcode.QRCode(version=1, box_size=10, border=4, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H) 
我们对参数做一个解释：
version参数是一个从 1 到 40 的整数，控制二维码的大小；最小的是版本 1，它是一个 21x21 矩阵。box_size参数控制二维码每个方框的像素数。border控制框边框的粗细。error_correction控制用于 QR 码的纠错，特别是当 QR 码因错误而无法读取时。选项 error_correction包括：
ERROR_CORRECT_L：可以纠正大约 7% 或更少的错误ERROR_CORRECT_M（默认）：可以纠正大约 15% 或更少的错误。ERROR_CORRECT_Q：可以纠正大约 25% 或更少的错误。ERROR_CORRECT_H：可以纠正大约 30% 或更少的错误。qr.add_data(data) qr.make(fit=True) 最后，使用生成二维码make_image()将 QRCode 对象转换为图像文件并保存在文件中。
qr_img=qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") qr_img.save("qr.jpg") 其中，fill_color和back_color可以改变二维码的背景和绘画颜色。
本篇我们将讲解两种不同的方式来读取二维码，使用cv2和pyzbar。
导入库。
import cv2 打开上方存储的qr.jpg图像文件。
cv_img= cv2.imread("qr.jpg") 在 CV2 中创建类 QRCodeDetector 的对象。
qr_detect= cv2.QRCodeDetector() data, bbox, st_qrcode= qr_detect.detectAndDecode(cv_img) detectAndDecode()检测并解码图像中存在的二维码。该方法返回以下内容：
print(f"QRCode data:n{data}") 
使用 cv2 读取图像。
import cv2 from pyzbar.pyzbar import decode # read the image using cv2 img = cv2.imread("qr.jpg") 接下来，找到图像中的条形码和二维码。
# Decode the barcode and QR Code in the image detectedBarcodes = decode(img) decode会遍历图像中所有检测到的条形码。返回结果数组的每个元素代表一个检测到的条形码，可以读取图像中的多个条形码或 QR 码。
每个检测到的条码包含以下信息：
data：条形码/二维码中嵌入的数据。type：它是条码类型，如 QR Code、EAN-13、UPC-A、UPC-E、EAN-8、Code 128 和 Code 39 符号体系。rect：定位框的边界点集合。对于QR码，它是对应QR码四边形的四个角的四个点的列表。polygon：检索位置多边形中的点数。位置多边形定义图像中条形码被解码的区域。quality：质量。orientation：表示条码的方向。# read the image in numpy array using cv2 img = cv2.imread("qr.jpg")# Decode the barcode image detectedBarcodes = decode(img)# If barcode is not detected then print the message if not detectedBarcodes: print("Bar code not detected or your barcode is blank or corrupted!") else:# Iterate through all the detected barcodes in image for bar_code in detectedBarcodes:# Locate the barcode position in image using rect (x, y, w, h) = bar_code.rect# Highlight the rectanngela round the bar code cv2.rectangle(img, (x-10, y-10), (x + w+10, y + h+10), (255, 0, 0), 2)if bar_code.data!="":# Print the barcode data print(f"Data : {bar_code.data.decode('UTF-8')}") print(f"Bar Code Type: {bar_code.type}") print(f"Bar Code Orientation: {bar_code.orientation}") 
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