识别二维码和条形码

1. 前期准备

我们需要下载一个pyzbar的包，直接命令行窗口 pip install pyzbar就行了。

2. API

cv2.VideoCapture().set(propId, value)

当然要看完成的cv2.VideoCapture()函数，这里给个链接：cv2.VideoCapture()

3. 代码实现

import cv2import numpy as np# 我们只需要用到该包中的decodefrom pyzbar.pyzbar import decode# 我们可以选择识别图片，也可以连接摄像头进行二维码和条形码的识别# img = cv2.imread('1.png')# 我们这里将对图片进行解码的部分注释掉，主要看对摄像头的使用cap = cv2.VideoCapture(0)# 宽度ID为3，设置为640cap.set(3, 640)# 高度ID为4，设置为480cap.set(4, 480)# 对图片进行解码# code = decode(img)while True:success, img = cap.read()for barcode in decode(img):# 1.码的数据点# print(barcode.data)# 2.码的位置大小# print(barcode.rect)# 常用的解码方式myData = barcode.data.decode('utf-8')# 3.解码后结果print(myData)# 我们希望用多边形框出码，必须将条码点多边形转换为数组pts = np.array([barcode.polygon], np.int32)pts = pts.reshape((-1, 1, 2))cv2.polylines(img, [pts], True, (255, 0, 0), 3)# 我们不希望文字跟着码的旋转而变换，直接用矩形位置写文本pts2 = barcode.rectcv2.putText(img ,myData, (pts2[0], pts2[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 255), 3)# 4.码识别结果cv2.imshow('Result', img)cv2.waitKey(1)# print(code)

结果展示：

我使用的二维码就不发出来了

1.2.码的数据点和位置大小

注意： b 表示以字节为单位

3.解码后结果

4.码识别结果

实在是条件有限，只有笔记本电脑自带的摄像头，凑合着看效果吧