Python二维码生成识别实例详解

前言 在 JavaWeb 开发中，一般使用 Zxing 来生成和识别二维码，但是，Zxing 的识别有点差强人意，不少相对模糊的二维码识别率很低。不过就最新版本的测试来说，识别率有了现显著提高。 对比 在没接触 Python 之前，曾使用 Zbar 的客户端进行识别，测了大概几百张相对模糊的图片，Zbar的识别速度要快很多，识别率也比 Zxing 稍微准确那边一丢丢，但是，稍微模糊一点就无法识别。相比之下，微信和支付宝的识别效果就逆天了。 代码案例 # -*- coding:utf-8 -*- import os import qrcode import time from PIL i 在本文中，我们将深入探讨如何使用Python来生成和识别二维码。二维码在现代信息化社会中扮演着重要的角色，从产品标识到电子支付，无处不在。相比于Java中的Zxing，Python提供了一些更高效、准确的二维码处理库，如qrcode和pyzbar。 我们介绍`qrcode`库，它是一个简洁易用的Python二维码生成库。通过以下代码片段，我们可以看到如何生成一个基础的二维码： ```python import qrcode def make_qr_code_easy(content, save_path=None): img = qrcode.make(data=content) if save_path: img.save(save_path) else: img.show() ``` 这段代码中，`qrcode.make()`函数用于创建二维码图像，输入参数`data`是编码在二维码中的内容。如果提供了`save_path`，则会保存二维码图片，否则直接显示。 如果需要自定义二维码的参数，例如版本、纠错级别、边框大小等，可以使用`qrcode.QRCode`类： ```python def make_qr_code(content, save_path=None): qr_code_maker = qrcode.QRCode( version=2, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_M, box_size=8, border=1, ) qr_code_maker.add_data(data=content) qr_code_maker.make(fit=True) img = qr_code_maker.make_image(fill_color="black", back_color="white") if save_path: img.save(save_path) else: img.show() ``` 这里，我们设置了错误校正级别为M（中等），版本号为2，以及边框大小为1。 对于更复杂的任务，比如在二维码中央添加图标，我们可以使用`make_qr_code_with_icon`函数。这个函数首先创建一个基本的二维码，然后将图标插入到中心： ```python def make_qr_code_with_icon(content, icon_path, save_path=None): if not os.path.exists(icon_path): raise FileExistsError(icon_path) qr_code_maker = qrcode.QRCode( version=4, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H, box_size=8, ) qr_code_maker.add_data(data=content) qr_code_maker.make(fit=True) qr_img = qr_code_maker.make_image(fill_color="black", back_color="white") icon_img = Image.open(icon_path).resize((qr_img.width // 3, qr_img.width // 3), Image.ANTIALIAS) img = Image.new('RGB', (qr_img.width, qr_img.height), "white") img.paste(qr_img, (0, 0)) img.paste(icon_img, (qr_img.width // 2 - qr_img.width // 6, qr_img.height // 2 - qr_img.width // 6), icon_img) if save_path: img.save(save_path) else: img.show() ``` 这段代码首先确保图标文件存在，然后创建二维码并调整图标尺寸以适应二维码。接着，使用`Image`库将二维码和图标合并，并根据需要保存或显示结果。 识别二维码方面，Python的`pyzbar`库基于`zbar`，提供了便捷的接口。下面是如何使用`pyzbar`解析二维码图像： ```python from pyzbar.pyzbar import decode from PIL import Image def read_qr_code(image_path): img = Image.open(image_path) decoded = decode(img) for result in decoded: print(result.data.decode("utf-8")) ``` `decode()`函数解析图像中的所有条码和二维码，返回一个包含解码结果的列表。`result.data`是解码出的数据，使用`decode("utf-8")`将其转换为字符串。 总结，Python的`qrcode`和`pyzbar`库提供了生成和识别二维码的强大功能，不仅操作简单，而且性能出色。相较于其他语言的解决方案，Python在二维码处理方面展现出了高效和灵活性，适用于各种应用场景。无论是快速生成二维码，还是从模糊图像中提取信息，Python都能胜任。