8.1 Opencv应用

8.1.1 概述

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

8.1.2 QR二维码

1. QR码的简介

QR码是二维条码的一种，QR 来自英文 “Quick Response” 的缩写，即快速反应的意思，源自发明者希望 QR 码可让其内容快速被解码。QR码不仅信息容量大、可靠性高、成本低，还可表示汉字及图像等多种文字信息、其保密防伪性强而且使用非常方便。更重要的是QR码这项技术是开源的。

2. QR码的结构

图片	解析
	定位标识 （Positioning markings）标明二维码的方向。
	对齐标记（Alignment markings）如果二维码很大，这些附加元素帮助定位。
	计算模式（Timing pattern）通过这些线，扫描器可以识别矩阵有多大。
	版本信息（Version information）这里指定正在使用的QR码的版本号，目前有QR码有40个不同的版本号。 用于销售行业的的版本号通常为1-7。
	格式信息（Format information）格式模式包含关于容错和数据掩码模式的信息，并使得扫描代码更加容易。
	数据和错误校正值（Data and error correction keys）这些模式保存实际数据。
	宁静区域（Quiet zone）这个区域对于扫描器来说非常重要，它的作用就是将自身与周边的进行分离。

3. QR码的特点

QR码中数据值包含重复的信息（冗余值）。因此，即使多达30%的二维码结构被破坏，而不影响二维码的可读性。QR码的存储空间多达7089位或者是4296个字符，包括标点符号和特殊字符，都可以写入QR码中。除了数字和字符之外，还可以对单词和短语（例如网址）进行编码。随着更多的数据被添加到QR码，代码大小增加，代码结构变得更加复杂。

4. QR二维码创建与识别

安装（注意，如果使用jetbotmini官方镜像可以跳过此步骤）

   python3 -m pip install qrcode pyzbar
   sudo apt-get install libzbar-dev

• 创建

创建qrcode对象

xxxxxxxxxx
    '''
    参数含义：
    version：值为1~40的整数，控制二维码的大小（最小值是1，是个12×12的矩阵）。
             如果想让程序自动确定，将值设置为 None 并使用 fit 参数即可。
    error_correction：控制二维码的错误纠正功能。可取值下列4个常量。
    　　ERROR_CORRECT_L：大约7%或更少的错误能被纠正。
    　　ERROR_CORRECT_M（默认）：大约15%或更少的错误能被纠正。
    　　ROR_CORRECT_H：大约30%或更少的错误能被纠正。
    box_size：控制二维码中每个小格子包含的像素数。
    border：控制边框（二维码与图片边界的距离）包含的格子数（默认为4，是相关标准规定的最小值）
    '''
    qr = qrcode.QRCode(
        version=1,
        error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H,
        box_size=5,
        border=4,)

qrcode二维码添加logo

xxxxxxxxxx
    # 如果logo地址存在，就添加logo图片
    my_file = Path(logo_path)
    if my_file.is_file(): img = add_logo(img, logo_path)

注意：使用中文时，需加中文字符

直接使用python3 QRcode_Create.py执行即可，然后输入要生成的内容，回车确认。

• 识别

xxxxxxxxxx
def decodeDisplay(image, font_path):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 需要先把输出的中文字符转换成Unicode编码形式
    barcodes = pyzbar.decode(gray)
    for barcode in barcodes:
        # 提取二维码的边界框的位置
        (x, y, w, h) = barcode.rect
        # 画出图像中条形码的边界框
        cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (225, 0, 0), 5)
        encoding = 'UTF-8'
        # 画出来，就需要先将它转换成字符串
        barcodeData = barcode.data.decode(encoding)
        barcodeType = barcode.type
        # 绘出图像上数据和类型
        pilimg = Image.fromarray(image)
        # 创建画笔
        draw = ImageDraw.Draw(pilimg) 
        # 参数1：字体文件路径，参数2：字体大小
        fontStyle = ImageFont.truetype(font_path, size=12, encoding=encoding)
        # 参数1：打印坐标，参数2：文本，参数3：字体颜色，参数4：字体
        draw.text((x, y - 25), str(barcode.data, encoding), fill=(255, 0, 0), font=fontStyle)
        # PIL图片转cv2 图片
        image = cv.cvtColor(np.array(pilimg), cv.COLOR_RGB2BGR)
        # 向终端打印条形码数据和条形码类型
        print("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))
    return image

• 效果演示

  直接使用python3 QRcode_Parsing.py文件执行即可

相应具体源代码位于/home/jetson/workspace/catkin_ws/src/jetbot_ros/scripts/simple_qrcode