python opencv 测量动态二维码距离

要测量动态二维码距离，可以使用 Python 的 OpenCV 库来进行图像处理和计算。以下是一些步骤：

1. 从视频流或图像文件中读取帧。
2. 使用 OpenCV 中的 QRCodeDetector 类来检测帧中的二维码，并获取其位置和大小。
3. 对连续的帧进行比较，计算二维码的移动距离。
4. 将距离转换为实际距离（例如，像素到米的转换）。

下面是一个示例代码，它使用 OpenCV 和 QRCodeDetector 来检测动态二维码并测量其距离：

import cv2

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建 QRCodeDetector 对象
detector = cv2.QRCodeDetector()

# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()
prev_pos = None

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 检测二维码
    data, bbox, _ = detector.detectAndDecode(frame)

    # 如果检测到二维码
    if bbox is not None:
        # 获取二维码中心
        x, y, w, h = bbox[0]
        pos = (x + w/2, y + h/2)

        # 如果这是第一次检测到二维码，则不计算距离
        if prev_pos is not None:
            # 计算距离
            distance = ((pos[0] - prev_pos[0])**2 + (pos[1] - prev_pos[1])**2)**0.5

            # 将距离转换为实际距离（例如，像素到米的转换）
            actual_distance = distance * 0.1  # 0.1 米每像素

            # 输出距离
            print("距离：{:.2f} 米".format(actual_distance))

        # 更新上一个位置
        prev_pos = pos

    # 显示帧
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们使用了摄像头来捕捉视频流，并且使用 QRCodeDetector 类来检测二维码。我们还使用了 bbox 变量来获取二维码的位置和大小，并计算了二维码的移动距离。最后，我们将距离转换为实际距离，并输出到控制台中。

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要对其进行适当的修改以适应你的具体应用场景。