视频二维码检测

任务三

使用计算机读取视频或者摄像头，实时检测图像中的二维码（可用手机屏幕显示二维码），并将二维码的四角位置实时叠加在显示画面中，控制台打印输出二维码内容。

代码

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import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np

# 定义 draw_text 函数
def draw_text(img, text, pos, font, color):
    img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
    draw.text(pos, text, font=font, fill=color)
    return cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建二维码检测器
qr_code_detector = cv2.QRCodeDetector()

# 加载中文字体
font_path = "simhei.ttf"  # 请确保路径正确，simhei.ttf 是黑体字体文件
font = ImageFont.truetype(font_path, 24)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 检测二维码
    retval, decoded_info, points, straight_qrcode = qr_code_detector.detectAndDecodeMulti(frame)

    if retval:
        # 打印二维码内容
        for info in decoded_info:
            print("QR Code Content:", info)

        # 绘制二维码的四角位置
        if points is not None:
            points = points.astype(int)
            for i in range(len(points)):
                for j in range(4):
                    cv2.line(frame, tuple(points[i][j]), tuple(points[i][(j + 1) % 4]), (0, 255, 0), 3)
                # 在屏幕左上角显示四角的位置坐标
                text = f"{points[i]}"
                frame = draw_text(frame, text, (10, 30 + i * 30), font, (0, 255, 0))
    else:
        # 在屏幕左上角显示“未检测到二维码”
        frame = draw_text(frame, "未检测到二维码", (10, 30), font, (255, 0, 0))

    # 显示帧
    cv2.imshow("QR Code Detection", frame)

    # 按下 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码思路

先将需要的资源进行初始化，初始化摄像头资源，二维码检测器，并预先写好字体显示函数，要注意PIL库和openCV库的色彩顺序分别为RGB和BGR。然后在循环内持续读取视频帧实现连续播放，退出循环后的release()和destroyAllWindows()函数释放资源。循环内部先读取视频帧，然后对视频帧使用detectAndDecodeMulti()函数进行检测读取内容。使用line()函数依次连接判断出的二维码四角。。

代码解释

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def draw_text(img, text, pos, font, color):

定义一个函数draw_text，用于在图像上绘制文本。

  1. img: 输入的 OpenCV 图像（NumPy 数组格式）。
  2. text: 要绘制的文本内容。
  3. pos: 文本绘制的起始位置（左上角坐标）。
  4. font: 使用的字体对象。
  5. color: 文本颜色（BGR 格式）。
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img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

将 OpenCV 图像（BGR 格式）转换为 RGB 格式，并使用 Image.fromarray 将其转换为 PIL 图像对象

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draw = ImageDraw.Draw(img_pil)

创建一个 ImageDraw 对象，用于在 PIL 图像上绘制图形或文字。

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draw.text(pos, text, font=font, fill=color)

在 PIL 图像上绘制文本。

  1. pos: 文本绘制的起始位置。
  2. text: 要绘制的文本内容。
  3. font: 使用的字体对象。
  4. fill: 文本的颜色
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return cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

将 PIL 图像转换回 NumPy 数组，并将其从 RGB 格式转换回 BGR 格式，以便与 OpenCV 兼容

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cap = cv2.VideoCapture(0)

初始化摄像头，0 表示默认摄像头。

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qr_code_detector = cv2.QRCodeDetector()

创建二维码检测器对象qr_code_detector，用于检测和解码二维码。

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font_path = "simhei.ttf"

设置字体，simhei.ttf 是黑体字体文件，用于支持中文显示。

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font = ImageFont.truetype(font_path, 24)

加载指定路径的字体文件，并设置字体大小为 24。

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while True:

摄像头传输数据连续，读取摄像头数据时需要一个无限循环保证连续读取视频帧

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ret, frame = cap.read()

读取摄像头的一帧图像，返回值分别赋给ret和frame

  1. ret: 布尔值，表示是否成功读取帧。
  2. frame: 读取到的图像帧（NumPy 数组格式）。
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if not ret:
	break

如果未能成功读取帧ret为0，退出循环，结束运行。

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retval, decoded_info, points, straight_qrcode = qr_code_detector.detectAndDecodeMulti(frame)

使用二维码检测器检测并解码图像中的二维码。

  1. retval: 布尔值，表示是否成功检测到二维码。
  2. decoded_info: 解码后的二维码内容列表。
  3. points: 检测到的二维码的四角坐标列表。
  4. straight_qrcode: 矫正后的二维码图像
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if retval:
	for info in decoded_info:
		print("QR Code Content:", info)

如果成功检测到二维码，将解码后的二维码内容输出。
使用for循环是因为detectAndDecodeMulti()的返回值为列表，可能有多个元素。

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if points is not None:
	points = points.astype(int)

如果二维码的四角坐标不为空，将坐标数据类型转换为整数。
为什么要转化为整数？
OpenCV 的绘图函数（后面用到了cv2.line()函数）要求坐标点的值必须是整数。
points 是通过二维码检测器返回的坐标数组，可能包含浮点数。如果直接使用返回的坐标，函数会报错。

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for i in range(len(points)):
	for j in range(4):
		cv2.line(frame, tuple(points[i][j]), tuple(points[i][(j + 1) % 4]), (0, 255, 0), 3)

遍历每个二维码的四角坐标，并绘制绿色线条连接四个角点，形成矩形框。
(0, 255, 0) 表示绿色，3 表示线条宽度。

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text = f"{points[i]}"
frame = draw_text(frame, text, (10, 30 + i * 30), font, (0, 255, 0))

将二维码的四角坐标转换为字符串，并调用 draw_text 函数在图像左上角显示坐标信息。

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else:
	frame = draw_text(frame, "未检测到二维码", (10, 30), font, (255, 0, 0))

如果未检测到二维码，在图像左上角显示“未检测到二维码”文本，颜色为红色。

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cv2.imshow("QR Code Detection", frame)

使用 OpenCV 显示处理后的图像帧，在循环之中连续播放的帧成为的实时的视频画面，窗口标题为“QR Code Detection”。

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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
	break

检查用户是否按下键盘上的 ‘q’ 键，如果按下，则退出循环。如果不是视频不能这样写。

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cap.release()

释放摄像头资源。

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cv2.destroyAllWindows()

关闭所有 OpenCV 窗口。

运行结果

opencv #二维码 #QR #二维码识别

#OpenCV #PIL
视频二维码检测
https://pattianfang.github.io/2025/04/01/视频二维码检测/
作者
Pat Tian Fang
发布于
2025年4月1日
更新于
2025年5月3日
许可协议