opencv-python二维码识别实验1

在本实验中，我们将探索如何使用OpenCV和Python来识别二维码和条形码。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而Python则提供了丰富的编程接口。实验的首要任务是了解预备知识，包括读写CSV文件和二维码识别的基本原理。 我们需要打开CSV文件`barcodes.csv`。CSV（Comma Separated Values）是一种常见的数据存储格式，便于数据交换。在这个实验中，`barcodes.csv`用于存储已识别的码信息。我们通过Python内置的`csv`模块来读取和写入数据。初始化一个名为`found`的集合，用于记录至今为止发现的独特码。 接着，实验进入核心部分——二维码和条形码的识别。OpenCV库不直接支持二维码识别，但我们可以借助第三方库pyzbar。pyzbar是zbar的Python封装，它能解析多种一维和二维条码，包括QR码、EAN和UPC等。当识别到一个码时，pyzbar返回码的内容（`barcode.data`）和码的类型（`barcode.type`）。我们可以使用`decode()`方法解码数据，并通过`format()`函数将这些信息格式化成人类可读的字符串。例如，`text = "{} ({})"`.format(barcodeData, barcodeType)`将创建一个字符串，其中`barcodeData`是码包含的信息，`barcodeType`是码的类型。 `rect`属性提供码在图像中的位置信息，包括左上角坐标（x，y）以及矩形的宽度和高度。利用这些信息，我们可以调用OpenCV的`cv2.rectangle()`函数在码周围绘制边框，可视化识别结果。 实验的实现步骤如下： 1. 安装必要的库：使用命令行工具执行`sudo pip install pyzbar`，安装pyzbar库。 2. 生成二维码：可以使用微信小程序或其他二维码生成工具输入文本，生成二维码图像。 3. 运行实验代码：在`QR_code.py`程序中，OpenCV会捕获摄像头的实时视频流，pyzbar则负责识别帧中的二维码和条形码。识别到的码内容和类型将显示出来，如果该码尚未记录在`found`集合中，程序会将其信息写入`barcodes.csv`文件，同时附带当前时间戳，确保每个码只记录一次。 4. 条形码识别：同样的程序也可以用来识别条形码，但需要注意的是，根据实验观察，pyzbar对于条形码的识别效果可能不如二维码理想，有时会出现无法识别或识别错误的情况。 这个实验是一个基本的二维码和条形码识别系统，展示了如何结合OpenCV和pyzbar进行实时的码识别。实际应用中，可能需要进一步优化识别算法，提高准确性和鲁棒性，或者考虑处理更多种类的条码。