barcodes = pyzbar.decode(gray)
时间: 2024-05-23 22:11:56 浏览: 8
这行代码使用了PyZbar库中的decode函数,对输入的灰度图像gray进行条形码或二维码解码。解码后的结果存储在变量barcodes中,barcodes是一个列表,每个元素是一个字典,包含了解码出的条形码或二维码的类型和数据信息。你可以通过遍历barcodes列表来获取每个解码出的条形码或二维码的信息。
相关问题
# 获取指定目录下的所有图片路径12 image_paths = glob.glob(directory + "/*.png") + glob.glob(directory + "/*.jpg") for image_path in image_paths: # 读取图片 image = cv2.imread(image_path) # 将图片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 解码二维码 barcodes = pyzbar.decode(gray) for barcode in barcodes: # 解码得到的二维码数据转换为UTF-8格式 barcode_data = barcode.data.decode("utf-8") # 获取二维码在图片中的位置 (x, y, w, h) = barcode.rect # 更新字典中二维码对应的图片名为最后一次出现的图片名 qr_code_dict[barcode_data] = (barcode_data, image_path, (x, y)) rospy.loginfo(barcode_data) # 打开或创建文件,并以写入模式打开 with open("/root/picture/openmv/qr_codes.txt", "w") as f: #qr_codes为文件名.txt /root/oo/ # 遍历字典中的每个二维码和对应的图片名 for qr_code, image_name in qr_code_dict.items(): #qr_code接收键 image_name接收对应键的值 # 将图片名、二维码信息和坐标写入文件 f.write('{}\t{}\t\n'.format(image_name, qr_code)) # 打开或创建CSV文件,并以写入模式打开 with open("/root/picture/openmv/qr_codes.csv", "w") as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) # 写入CSV文件的表头 writer.writerow(["QR Code"]) # 遍历字典中的每个二维码和对应的图片名 for qr_code, image_name in qr_code_dict.items(): # 替换二维码内容中的双引号 qr_code = qr_code.replace('"', '') # 将二维码内容写入CSV文件 writer.writerow([qr_code])
这段代码是一个示例,它演示了如何使用 Python 的库来读取指定目录下的图片文件,并解析其中的二维码。下面是代码的大致解释:
1. 使用 `glob` 模块来获取指定目录下的所有 `.png` 和 `.jpg` 格式的图片路径,并将其存储在 `image_paths` 列表中。
2. 遍历 `image_paths` 列表,读取每张图片,并将其转换为灰度图像。
3. 使用 `pyzbar` 库解码灰度图像中的二维码。
4. 遍历解码得到的每个二维码,将其数据转换为 UTF-8 格式,并获取二维码在图片中的位置。
5. 更新 `qr_code_dict` 字典,将二维码数据作为键,图片路径和位置信息作为值进行存储。
6. 打开或创建名为 `qr_codes.txt` 的文件,并以写入模式打开。遍历 `qr_code_dict` 字典,将图片名、二维码信息和坐标写入文件中。
7. 打开或创建名为 `qr_codes.csv` 的 CSV 文件,并以写入模式打开。在 CSV 文件中写入表头,然后遍历 `qr_code_dict` 字典,将二维码内容写入 CSV 文件中。
请注意,这只是代码的一部分,可能需要根据实际需求进行适当修改和完善。
基于python-pyzbar的二维码识别 并返回二维码的位置
使用python-pyzbar库可以很方便地实现二维码的识别和位置定位。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
from pyzbar import pyzbar
# 加载图像
image = cv2.imread("qrcode.png")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 识别二维码
barcodes = pyzbar.decode(gray)
# 遍历所有二维码
for barcode in barcodes:
# 提取二维码边框的位置
(x, y, w, h) = barcode.rect
# 在图像中绘制矩形框
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
```
在上面的代码中,我们首先加载一张二维码图像,并将其转换为灰度图像。然后调用pyzbar库的decode函数来识别二维码,返回一个包含所有二维码信息的列表。对于每一个二维码,我们提取其边框的位置信息,然后在原图像中绘制一个矩形框来标记二维码的位置。最后,将标记后的图像显示出来。