更强大的二维码识别工具zBar

王小鹏鹏

已于 2025-02-20 17:38:20 修改

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分类专栏： OpenCV 文章标签： python

于 2018-12-28 15:18:53 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kingroc/article/details/85322590

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本文介绍如何利用zBar工具提升OpenCV在二维码识别上的性能，解决OpenCV自带工具在某些情况下的识别问题。通过安装和应用zBar的Python包，可以实现更强大的二维码识别功能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

《OpenCV系列教程》
项目位置：OpenCV-Sample
代码位置：102-ScannerQRCodeWithZbar.py
OpenCV自带的二维码识别工具，能力较差，尤其是在如下的情况下经常识别不出来。

现在我们使用zBar这个开源二维码工具，它自身是C语言编写。支持多个操作系统，在Android和iPhone上支持的也很好。我们只介绍python版本，这个版本是OpenCV与zBar的结合使用。安装zBar 首先安装zBar的二进制版本。

sudo apt-get install libzbar-dev

然后安装zBar的Python包

pip install pyzbar

实际代码如下：

from __future__ import print_function
import pyzbar.pyzbar as pyzbar
import numpy as np
import cv2


def decode(im):
    # 在这里查找二维码
    decodedObjects = pyzbar.decode(im)

    # 打印出结果
    for obj in decodedObjects:
        print('Type : ', obj.type)
        print('Data : ', obj.data, '\n')

    return decodedObjects


def display(im, decodedObjects):

    for decodedObject in decodedObjects:
        points = decodedObject.polygon

        if len(points) > 4:
            hull = cv2.convexHull(np.array([point for point in points], dtype=np.float32))
            hull = list(map(tuple, np.squeeze(hull)))
        else:
            hull = points;


        n = len(hull)

        for j in range(0, n):
            cv2.line(im, hull[j], hull[(j + 1) % n], (255, 0, 0), 3)

    cv2.imshow("Results", im);
    cv2.waitKey(0);

# Read image
im = cv2.imread('./res/QR3.jpeg')
decodedObjects = decode(im)
display(im, decodedObjects)