opencv测动态二维码距离代码

下面是使用OpenCV测量动态二维码距离的代码，需要使用zbar库来识别二维码：

import cv2
import numpy as np
import zbar

# 创建扫描器对象
scanner = zbar.Scanner()

def detect_qr_code(image):
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 二值化
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 识别二维码
    results = scanner.scan(thresh)

    # 如果没有识别到二维码，返回None
    if not results:
        return None

    # 获取二维码的位置和内容
    qr_code = results[0]
    x, y, w, h = qr_code.position
    data = qr_code.data.decode("utf-8")

    # 计算二维码中心点坐标
    center_x = x + w / 2
    center_y = y + h / 2

    # 计算图像宽度和高度的比例
    scale = image.shape[1] / image.shape[0]

    # 计算距离
    distance = scale * 20 / w

    return data, center_x, center_y, distance

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果读取失败，退出循环
    if not ret:
        break

    # 检测二维码
    result = detect_qr_code(frame)

    # 如果检测到二维码，显示距离和二维码内容
    if result:
        data, center_x, center_y, distance = result
        cv2.putText(frame, "Distance: {:.2f} cm".format(distance), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, "QR Code: {}".format(data), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

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

    # 等待按键
    key = cv2.waitKey(1)

    # 如果按下q键，退出循环
    if key == ord("q"):
        break

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

在代码中，我们首先创建了一个zbar扫描器对象，用于识别二维码。然后使用OpenCV读取摄像头的帧，对帧进行灰度化和二值化处理，再使用zbar库识别二维码。

如果识别到二维码，我们就可以计算出二维码的中心点坐标和距离。最后，在帧上显示距离和二维码内容，并等待按键。如果按下q键，就退出循环。