import qrcode from PIL import Image # 读取二维码图片 image = Image.open('./qrcode.png') # 解析二维码 qr = qrcode.QRCode() qr.add_data(image) qr.make(fit=True) matrix = qr.get_matrix() # 打印解析后的数据 data = '' for row in matrix: for module in row: if module: data += '1' else: data += '0' data += '\n' print(data)

时间: 2024-04-09 13:27:22 浏览: 83
这段代码的作用是读取一个二维码图片,并解析其中的数据。首先,它使用`PIL`库中的`Image`模块打开了名为`qrcode.png`的二维码图片。然后,使用`qrcode`库中的`QRCode`类创建了一个二维码对象`qr`。接下来,将图片数据添加到二维码对象中,并调用`fit=True`参数确保生成的二维码适应数据大小。然后,通过调用`get_matrix()`方法获取解析后的二维码数据矩阵。最后,将数据矩阵转换为字符串格式,并打印输出。 请注意,这只是一个简单的二维码解析示例,实际上,二维码可能包含更复杂的数据和错误纠正等功能。
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import qrcode from PIL import Image # 生成二维码 qr = qrcode.QRCode(version=1, box_size=2, border=1) qr.add_data("hello, world!") qr.make(fit=True) # 将二维码转为图片 img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") # 将图片转为字符 output = "" width, height = img.size for y in range(0, height, 2): for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 255: if img.getpixel((x, y+1)) == 255: output += " " else: output += "░" else: if img.getpixel((x, y+1)) == 255: output += "▒" else: output += "█" output += "\n" # 在控制台中输出字符 print(output)

这段代码可以将生成的二维码转换为字符,并在控制台中输出。实现的原理是将二维码图片中的每个像素点转换为一个字符,然后按照一定的排列方式输出。具体的实现方式是,对于每个像素点,如果它的值为255,则表示这是一个白色像素,对应的字符为" "(空格)或"░"(浅色字符);如果它的值为0,则表示这是一个黑色像素,对应的字符为"█"(黑色字符)或"▒"(深色字符)。其中,"░"和"▒"是为了在控制台中显示出更好的效果而添加的。 需要注意的是,由于控制台中字符的大小和像素点的大小并不完全相同,因此在将二维码转换为字符时可能会存在一定的失真。如果要将二维码以字符的形式输出,建议将字符的大小和控制台中的像素点大小进行匹配,以达到更好的显示效果。

优化代码:import requests import pyautogui from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode while True: def decode_qr_code(): # 截取屏幕并保存为图片 screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot.save('screenshot.png') # 加载图片并解析二维码 image = Image.open('screenshot.png') decoded = decode(image) # 输出二维码内容 if decoded: return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'Referer': 'https://bbs.mihoyo.com/', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'} # 账号和密码 username = '18110615228'password = 'password' # 构造请求体 data = { 'account': username, 'password': password, 'autoLogin': False } # 获取二维码信息 qr_code = decode_qr_code() if qr_code: #将二维码信息添加到请求体中 data['qrCode'] = qr_code #发送登录请求 response = requests.post(url, json=data, headers=headers) # 判断登录是否成功 if response.status_code == 200: print('登录成功') break else: print('登录失败') else: print('未找到二维码')

可以优化的地方有: 1. 每次循环都定义一个函数 `decode_qr_code()`,可以将其定义在循环外部,避免重复定义。 2. 每次循环都截取屏幕并保存为图片,可以将其放到 `decode_qr_code()` 函数中,避免重复截屏。 3. 每次循环都加载图片并解析二维码,可以将其放到 `decode_qr_code()` 函数中,避免重复解析。 4. 账号和密码可以通过命令行参数或配置文件传入,避免硬编码。 综上,可以将代码优化为: ```python import argparse import requests import pyautogui from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode def decode_qr_code(): # 截取屏幕并保存为图片 screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot.save('screenshot.png') # 加载图片并解析二维码 image = Image.open('screenshot.png') decoded = decode(image) # 输出二维码内容 if decoded: return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None def login(username, password): # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'Referer': 'https://bbs.mihoyo.com/', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8' } # 构造请求体 data = { 'account': username, 'password': password, 'autoLogin': False } # 获取二维码信息 qr_code = decode_qr_code() if qr_code: # 将二维码信息添加到请求体中 data['qrCode'] = qr_code # 发送登录请求 response = requests.post(url, json=data, headers=headers) # 判断登录是否成功 if response.status_code == 200: print('登录成功') return True else: print('登录失败') return False if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='登录米游社论坛') parser.add_argument('username', help='账号') parser.add_argument('password', help='密码') args = parser.parse_args() login(args.username, args.password) ```
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将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并一下

#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键,则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

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