原文链接：/opencv-note-barcodedetector-qrcodedetector
在zbar：给我来10G打码图片一文中桔子菌介绍了怎么用pyzbar识别条码和二维码的方法，今天我们聊聊怎么用OpenCV检测和识别条码、二维码。
1、BarcodeDetector 识别条形码
OpenCV在V4.5.3版本的contrib包中提供了一个barcode::BarcodeDetector类，用这个类可以实现条形码的识别，不过目前仅支持EAN13编码的条形码，其他类型的条形码在当前版本的BarcodeDetector还不支持。
在Python中使用，需要先安装opencv的contrib包：
pip install opencv-contrib-python
导入模块时无差异仍然使用import cv2。
下面我们来看下具体的使用过程，首先创建一个条码检测实例：
import cv2detect_obj = cv2.barcode_BarcodeDetector()
然后用detectAndDecode()方法检测和识别条码，该方法将检测条码的存在和识别条码封装在一起：
img = cv2.imread("bar.jpg")is_ok, bar_info, bar_type, points = detect_obj.detectAndDecode(img)
返回的结果包含4个元素，分别是是否检测到条码、识别的条码信息、条码类型和条码位置：
print('is_ok:',is_ok)print('bar_info:',bar_info)print('bar_type:',bar_type)print('points:',points)
运行结果：
is_ok: Truebar_info: ['9787121110085']bar_type: [2]points: [[[248.0772 446.5566 ][248.50542 168.47102][725.2236 169.20511][724.79535 447.2907 ]]]
这其中条码位置包含了4个元素，代表了检测到的矩形框的4个角的坐标。
利用这些坐标可以在图像中标注识别到条码位置：
for pos in points:color=(0,0,255)thick=3for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])#print(start,end )cv2.line(img,start,end,color,thick)cv2.imshow('img',img)cv2.imwrite('bar-detect.jpg',img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
当然上述检测方法detectAndDecode()也可以拆分成2个步骤进行，第1步先用detect()检测是否有条码：
img = cv2.imread("bar.jpg")is_ok, points = detect_obj.detect(img)print('is_ok:',is_ok)print('points:',points)
运行结果：
is_ok: Truepoints: [[[248.0772 446.5566 ][248.50542 168.47102][725.2236 169.20511][724.79535 447.2907 ]]]
第2步将检测到的points传入decode()方法进行识别：
is_ok, bar_info, sn_type = detect_obj.decode(img,points)print('is_ok:',is_ok)print('bar_info:',bar_info)print('bar_type:',bar_type)
运行结果：
is_ok: Truebar_info: ['9787121110085']bar_type: [2]
标注识别到的条码位置和前面一样，这里不再重复。
2、QRCodeDetector 识别二维码
OpenCV中的QRCodeDetector类可以实现二维码的检测，QRCodeDetector类在OpenCV的3.0版本中就已经出现了，而且是在正式库不是contrib库中。
首先用QRCodeDetector()创建实例：
import cv2detect_obj = cv2.QRCodeDetector()
然后将图像传入到detectAndDecode()方法中检测和识别：
img = cv2.imread("qr.jpg")qr_info, points, qr_img = detect_obj.detectAndDecode(img)
返回的结果包含3个元素，第1个为识别的二维码信息，utf8格式的字符串；第2个为检测到的位置，包含4个点；第3个为二值化后的二维码，尺寸较原图更小。
print('qr_info:',qr_info)print('points:',points)print('qr_img.shape:',qr_img.shape)cv2.imshow('qr_img',qr_img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
运行结果：
qr_info: /r/Ejr54d-EkYLurZuC928Apoints: [[[ 74. 74.][308. 74.][308. 308.][ 74. 308.]]]qr_img.shape: (37, 37)
这其中位置points包含了检测到的二维码位置，每组包含4个元素，代表了检测到的矩形框的4个角的坐标。用这些坐标可以在图像中标注识别到条码位置：
for pos in points:color=(0,0,255)thick=3for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])#print(start,end )cv2.line(img,start,end,color,thick)cv2.imwrite('qr-detect.jpg',img)cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
这里是在演示检测效果，不是打广告
也可以用2个步骤分开执行，先用detect()方法检测，返回是否检测到二维码，以及二维码的位置：
img = cv2.imread("qr.jpg")is_ok, points=detect_obj.detect(img)print('is_ok:',is_ok)print('points:',points)
运行结果：
is_ok: Truepoints: [[[ 74. 74.][308. 74.][308. 308.][ 74. 308.]]]
再用decode()方法识别，传入图像和上一步检测的二维码位置，返回的结果包含二维码信息和二值化后的二维码图像：
qr_info, qr_img = detect_obj.decode(img,points)print('qr_info:',qr_info)print('qr_img.shape:',qr_img.shape)print('qr_img:',qr_img)
运行结果：
qr_info: /r/Ejr54d-EkYLurZuC928Aqr_img.shape: (37, 37)qr_img: [[ 0 0 0 ... 0 0 0][ 0 255 255 ... 255 255 0][ 0 255 0 ... 0 255 0]...[ 0 255 0 ... 255 0 0][ 0 255 255 ... 255 255 255][ 0 0 0 ... 255 255 0]]
另外需要注意的是detectAndDecode()只能用来检测图像中只有1个二维码的情况，当图像中有多个二维码时，它的返回值qr_info为空字符串。
如果不确定图像中是否有多个二维码，可以用detectAndDecodeMulti()方法检测可能的多个二维码：
import cv2detect_obj = cv2.QRCodeDetector()img = cv2.imread("qr-multi.jpg")is_ok, qr_info, points, qr_img = detect_obj.detectAndDecodeMulti(img)print('is_ok:',is_ok)print('qr_info:',qr_info)print('points:',points)print('qr_img:',qr_img)
运行结果：
is_ok: Trueqr_info: ['this is a test image', ' vx: juzicode']points: [[[531.127.][796.127.][796.392.][531.392.]][[ 73. 75.][405.00003 75.][405.00003 406.99997][ 73.407.]]]qr_img: [array([[ 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[ 0, 255, 255, ..., 255, 255, 0],[ 0, 255, 0, ..., 0, 255, 0],...,[ 0, 255, 0, ..., 0, 255, 0],[ 0, 255, 255, ..., 255, 255, 0],[ 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), array([[ 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],[ 0, 255, 255, ..., 255, 255, 0],[ 0, 255, 0, ..., 0, 255, 0],...,[ 0, 255, 0, ..., 255, 255, 0],[ 0, 255, 255, ..., 255, 0, 255],[ 0, 0, 0, ..., 255, 0, 0]], dtype=uint8)]
detectAndDecodeMulti()方法返回包含4个元素的元组，第1个为是否检测到二维码，第2个为检测到的二维码信息，第3个为二维码边角的4个点，第4个为二值化处理后的二维码图片，后面3个元素均为list类型。
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