使用OpenCV识别二维码

二维码广泛应用于我们的日常生活中，比如微信和支付宝支付，火车票，商品标识等等，二维码种类有很多，包括QR Code, Data Matrix, Code One等，日常生活中常用的二维码是QR二维码。

各类二维码的特征如下：

QR二维码的识别过程大致分成两个阶段，首先搜索二维码的位置探测图形，即QR二维码三个顶点处的回字区域，QR二维码位置以4个顶点坐标形式给出，之后对二维码进行解码，提取其中的信息。

QR二维码识别是Opencv4新增加的功能，OpenCV4提供了相关函数直接解码QR二维码并读取其中的信息，在OpenCV4之前的版本中，对QR二维码的识别需要借助于第三方工具，常用的是zbar解码库。

针对QR二维码识别的两个过程，OpenCV4提供了多个函数用于实现每个过程，这些函数分别是定位QR二维码的detect函数，根据定位结果解码二维码的decode函数，以及同时进行定位和解码的detectAndDecode函数。

定位QR二维码的位置不但可以用于解码QR二维码，而且可以用于视觉定位，在利用QR二维码定位的任务中，有时不需要对QR二维码进行解码，而是直接使用4个顶点的坐标，因此指定为而不解码QR二维码可以加快系统的运行速度。

程序：

# -*-coding:utf-8 -*-
 
import cv2 as cv
import numpy as np
 
# 加载图片
src_image = cv.imread("./webwxgetmsgimg.jpeg")
# 实例化
qrcoder = cv.QRCodeDetector()
# qr检测并解码
codeinfo, points, straight_qrcode = qrcoder.detectAndDecode(src_image)
# 绘制qr的检测结果
cv.drawContours(src_image, [np.int32(points)], 0, (0, 0, 255), 2)
print(points)
# 打印解码结果
print("qrcode :", codeinfo)
cv.imshow("result", src_image)
cv.waitKey(0)

包含二维码的图片

运行结果：

src_img是待检测是否含有QR二维码的灰度图像或者彩色图像，points包含QR二维码的最小区域四边形的四个顶点坐标，即二维码的四个顶点坐标。结果以字符串的形式返回。

结束！