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过程

1、获取图片中的二维码信息

2、获取视频中的二维码信息

3、检测出二维码框

4、显示数据

5、添加数据，判断二维码是否授权

5-1：、添加数据

5-2、读取文件信息，放入数组

5-3、判断二维码是否授权

总代码

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过程

1、获取图片中的二维码信息

# 检测图像中的码（解码）def Read_Decode_Pic():img = cv2.imread('Resource/qrcode.jpg')# 遍历解码for code in decode(img):print("条形码/二维码：", code)print("条形码/二维码数据：", code.data.decode('utf-8')) #解码数据

注：要解码数据的话，必须在for循环中进行，不能直接赋值 

二维码： 

 

 条形码：

2、获取视频中的二维码信息

# 检测视频中的码（解码）def Read_Decode_Cam():cap = cv2.VideoCapture(0) #打开视频while True:success, img = cap.read() #获取每一帧图片for code in decode(img): #解码print("条形码/二维码：", code) #解码内容print("条形码/二维码数据：", code.data.decode('utf-8')) # 解码数据cv2.imshow('result', img) #逐像素显示，不断更替，相当于视频cv2.waitKey(1) #延时1ms

3、检测出二维码框

如果是矩形框的话，比较方便，但是旋转情况下，会不准确。因为rect获取的是正的矩形，无法旋转。

# 画出矩形pts = code.rect #得到矩形四个角cv2.rectangle(image, pts, (255,0,255), 3) #画出矩形

 所以我们需要获取多边形对它进行旋转：

注：polylines函数中需要的坐标类型是是CV_32S，所以需要转换一下

# 多边形获取（矩形的框）pts = np.array(code.polygon, np.int32) #获取多边形坐标cv2.polylines(image, [pts], True, (0,0,255), 5) #画多边形框

 

 可以发现，这时我们可以检测到旋转的矩形框。

4、显示数据

获取矩形框的左上角作为Text的坐标（左边坐标），显示数据 

# 显示数据pts_rect = code.rectprint(pts_rect)cv2.putText(image, data, (pts_rect[0],pts_rect[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,0,0), 2)# 显示数据 矩形坐标 字体类型 字体大小 颜色 粗细

5、添加数据，判断二维码是否授权

         创建一个文件，里面放入一些二维码数据库，读取文件，判断二维码的数据是否在数据库里面。（不在则红色，表示未授权；在则绿色，表示已授权）

5-1：、添加数据

5-2、读取文件信息，放入数组

# 读取文件def Read():global Data_ArrayData_Array = open('Authorited.txt').read().splitlines() #按行分隔print('已授权的数据：\n', Data_Array)

5-3、判断二维码是否授权

# 判断二维码是否授权def Judge(data):global colorif data in Data_Array: #成功color = (0, 255, 0) #绿色标记print('Authorized\n')else: #失败color = (0, 0, 255) #红色标记print('Unauthorized\n')

总代码

# 二维码识别import cv2import numpy as npfrom pyzbar.pyzbar import decode# 读取文件def Read():global Data_ArrayData_Array = open('Authorited.txt').read().splitlines() #按行分隔print('已授权的数据：',Data_Array,'\n')# 判断二维码是否授权def Judge(data):global colorif data in Data_Array: #成功color = (0, 255, 0) #绿色标记print('Authorized\n')else: #失败color = (0, 0, 255) #红色标记print('Unauthorized\n')# 检测图像中的码（解码）def Read_Decode_Pic(image):# 遍历解码for code in decode(image):# print("条形码/二维码：", code)data = code.data.decode('utf-8')print("条形码/二维码数据：", data) #解码数据# 判断二维码是否授权Judge(data)# 多边形获取（矩形的框）pts_poly= np.array(code.polygon, np.int32) #获取多边形坐标cv2.polylines(image, [pts_poly], True, color, 5) #画多边形框# 显示数据（获取矩形框的左上角作为Text的坐标(左边坐标)，显示数据）pts_rect = code.rect# print(pts_rect)cv2.putText(image, data, (pts_rect[0],pts_rect[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2)# 显示数据 矩形坐标 字体类型 字体大小 颜色 粗细cv2.imshow('image', image) #等画出所有矩形后显示# 检测视频中的码（解码）def Read_Decode_Cam():cap = cv2.VideoCapture(0) #打开视频cap.set(3, 1000) #帧的宽度cap.set(4, 800) #帧的高度while True:success, image = cap.read() #获取每一帧图片cv2.imshow('image', image)image = Read_Decode_Pic(image) #对每一帧图片检测cv2.waitKey(1) #延时1msif __name__ == '__main__':Read() #读取文件img = cv2.imread('Resource/qrcode.jpg')Read_Decode_Pic(img) # 检测图像中的码（解码）Read_Decode_Cam() # 检测视频中的码（解码）cv2.waitKey(0)