python如何检测二维码中的三个定位符

在Python中，可以使用第三方库`pyzbar`来检测二维码中的三个定位符。`pyzbar`需要在系统上安装ZBar库，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install libzbar0

安装完成后，可以使用以下代码来检测二维码中的三个定位符：

import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode

# 读取图像
img = cv2.imread("qrcode.png")

# 解码二维码
decoded = decode(img)

# 遍历二维码信息
for d in decoded:
    # 判断是否为二维码
    if d.type == "QRCODE":
        # 判断是否包含三个定位符
        if len(d.polygon) == 3:
            # 输出三个定位符的位置
            print("第一个定位符位置：", d.polygon[0])
            print("第二个定位符位置：", d.polygon[1])
            print("第三个定位符位置：", d.polygon[2])

其中，`decode`函数会返回一个列表，列表中包含所有解码出来的二维码信息。每个二维码信息都包含`type`和`polygon`两个属性，分别表示二维码的类型和包含的定位符位置。在判断是否包含三个定位符时，可以根据`polygon`属性的长度来判断。

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python如何检测二维码中的定位符

在Python中，可以使用第三方库`pyzbar`来检测二维码中的定位符。`pyzbar`需要在系统上安装ZBar库，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install libzbar0

安装完成后，可以使用以下代码来检测二维码中的定位符：

import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode

# 读取图像
img = cv2.imread("qrcode.png")

# 解码二维码
decoded = decode(img)

# 遍历二维码信息
for d in decoded:
    print("定位符类型：", d.type)
    print("定位符位置：", d.rect)

其中，`decode`函数会返回一个列表，列表中包含所有解码出来的二维码信息。每个二维码信息都包含`type`和`rect`两个属性，分别表示定位符的类型和位置。

python获取而二维码三个定位符外轮廓的坐标

您可以使用OpenCV库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入OpenCV库和numpy库：

   import cv2
   import numpy as np

2. 读取二维码图像并将其转换为灰度图像：

   img = cv2.imread('qrcode.jpg')
   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 对灰度图像进行二值化处理：

   ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

4. 查找轮廓：

   contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这里使用了 cv2.RETR_EXTERNAL 参数来表示只查找外部轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 参数表示只保留轮廓的端点信息。

5. 遍历轮廓并绘制：

   for i in range(len(contours)):
       cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 0, 255), 2)

这里使用了 cv2.drawContours() 函数来绘制轮廓，第三个参数表示要绘制的轮廓的索引，第四个参数表示轮廓的颜色，第五个参数表示轮廓的线宽。

6. 显示图像：

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

这里使用了 cv2.imshow() 函数来显示图像，cv2.waitKey(0) 函数等待用户按下任意键后关闭窗口，cv2.destroyAllWindows() 函数用于关闭所有窗口。

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('qrcode.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for i in range(len(contours)):
    cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 0, 255), 2)

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

执行完该代码后，您将会看到一个带有外部轮廓的二维码图像。注意：这里仅仅是绘制了外部轮廓，如果您想要获取定位符的坐标，需要进行更加复杂的处理。