python提取二维码轮廓正方形

要提取二维码的轮廓正方形，可以使用Python中的OpenCV库。具体步骤如下：

1.读取图片并转换为灰度图像。

2.使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像的边缘。

3.使用霍夫变换（Hough Transform）检测直线。

4.筛选出直线中与图片边缘平行的线段。

5.计算所有平行线段之间的交点，得到四个点。

6.将四个点按照顺序连接起来，得到二维码的轮廓正方形。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('qrcode.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, cv2.cv2.PI / 180, 200)

# 筛选直线
horizontal_lines = []
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    if abs(theta - cv2.cv2.PI / 2) < 0.1:
        horizontal_lines.append(line)

# 计算交点
points = []
for i in range(len(horizontal_lines)):
    for j in range(i + 1, len(horizontal_lines)):
        rho1, theta1 = horizontal_lines[i][0]
        rho2, theta2 = horizontal_lines[j][0]
        A = [[np.cos(theta1), np.sin(theta1)], [np.cos(theta2), np.sin(theta2)]]
        b = [[rho1], [rho2]]
        x0, y0 = np.linalg.solve(A, b)
        points.append((int(x0), int(y0)))

# 排序点
x_mean = np.mean([p[0] for p in points])
y_mean = np.mean([p[1] for p in points])
points_sorted = sorted(points, key=lambda p: (np.arctan2(p[1]-y_mean, p[0]-x_mean), p[0]**2+p[1]**2))

# 画出轮廓正方形
for i in range(4):
    cv2.line(img, points_sorted[i], points_sorted[(i+1)%4], (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`qrcode.jpg`是待提取轮廓的二维码图片。运行后会在图片上画出轮廓正方形，显示出来。