动态识别二维码(树莓派4b + python3 + pyzbar + opencv + 摄像头)

本文围绕树莓派二维码扫描功能展开。作者因工训物料小车扫码需求,发现pyzbar库可结合OpenCV实现视频动态二维码扫描。介绍了opencv和pyzbar的安装,给出代码及注释,起初扫描效果不佳、延迟高,经优化后延迟降低、不卡顿。

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前言

        最近需要做一个工训物料小车扫码领取任务的功能,于是使用树莓派的摄像头扫码二维码。经过我的多番寻找,发现有个叫pyzbar的库,可以结合opencv,可以做一个视频动态二维码扫描

        本文实现的功能:实现树莓派的二维码扫描

1. 首先安装opencv和pyzbar

        opencv的安装,这里就不再赘述,没有在树莓派上安装opencv的,可以参考一下这篇博客:树莓派4 安装OPENCV3全过程

        pyzbar的安装,直接树莓派终端上使用如下命令即可

pip3 install pyzbar

2. 代码及注释

        我使用的是树莓派的csi摄像头,而不是usb摄像头,具体树莓派摄像头一开始如何调试,如何获取视频源,可以参考这篇文章:树莓派OpenCV系列教程2:摄像头的基本使用

import time
import cv2
import numpy as np
import pyzbar.pyzbar as pyzbar


# main函数
if __name__ == '__main__':
    # openCV 字体
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    # 定义图像源
    cap = cv2.VideoCapture("http://admin:admin@192.168.1.15:8081/")  # 0: use CSI camera,1:use USB camera
    cap.set(3, 480)  # set Width把视频流的帧(图片)的宽度调成480
    cap.set(4, 360)  # set Height把视频流的帧(图片)的高度调成480
    if (not cap.isOpened()):
        print("[camera.py:cam]:can't open this camera")

    while (cap.isOpened()):
        # 读入图片
        ret, img = cap.read()
        # 转灰度
        img_ROI_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 解码 返回了识别到的多个二维码对象
        barcodes = pyzbar.decode(img_ROI_gray)

        # 对于每个识别到的二维码区域
        for barcode in barcodes:
            # 条形码数据为字节对象,所以如果我们想在输出图像上
            # 画出来,就需要先将它转换成字符串
            barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
            barcodeType = barcode.type
            text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)

            # 打印字符在图片上
            cv2.putText(img, text, (20, 100), font, 1, (0, 255, 0), 4)
            # 向终端打印条形码数据和条形码类型
            print("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))

        # 显示
        # cv2.imshow('img_ROI', img_ROI_gray)
        cv2.namedWindow('image', 0)
        cv2.resizeWindow('image', 700, 900)
        cv2.imshow('image', img)
        if (cv2.waitKey(1)) == 27:
            break
        # 进程停止0.5秒,为了降低图像识别的帧率,提升性能
        time.sleep(0.5)
    # 释放资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

        代码的功能是在循环内,每0.5秒,获取一帧图像,然后调用pyzbar识别二维码,然后把二维码信息打印在图像上, 并将图像显示出来。

3. 效果

        效果图如下:

 不晓得为什么效果不太好,延迟很高。。。

4. 优化

优化之后的代码延迟很低,不卡啦

# coding:utf8

import cv2
import pyzbar.pyzbar as pyzbar


def decodeDisplay(image,image1):
    barcodes = pyzbar.decode(image)
    for barcode in barcodes:
        # 提取条形码的边界框的位置
        # 画出图像中条形码的边界框
        (x, y, w, h) = barcode.rect
        cv2.rectangle(image1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

        # 条形码数据为字节对象,所以如果我们想在输出图像上
        # 画出来,就需要先将它转换成字符串
        barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
        barcodeType = barcode.type

        # 绘出图像上条形码的数据和条形码类型
        text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
        cv2.putText(image1, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    .5, (0, 0, 125), 2)

        # 向终端打印条形码数据和条形码类型
        print("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))
    return image1


def detect():
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        # 读取当前帧
        ret, img = cap.read()
        # 转为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        im = decodeDisplay(gray,img)

        key = cv2.waitKey(5)
        cv2.namedWindow('image', 0)
        cv2.resizeWindow('image', 700, 500)
        cv2.imshow("image", im)
        if key == 27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    detect()

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