Obsah:
- Krok 1: Krok 1: Import knihoven
- Krok 2: Krok 2: Přístup k webové kameře
- Krok 3: Krok 3: Čtení rámců
- Krok 4: Krok 4: Čtení dat z čárového kódu
- Krok 5: Krok 5: Nakreslení obdélníku kolem QR kódu a zobrazení dat
- Krok 6:
![Skener QR kódu pomocí OpenCV v Pythonu: 7 kroků Skener QR kódu pomocí OpenCV v Pythonu: 7 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2256-j.webp)
Video: Skener QR kódu pomocí OpenCV v Pythonu: 7 kroků
![Video: Skener QR kódu pomocí OpenCV v Pythonu: 7 kroků Video: Skener QR kódu pomocí OpenCV v Pythonu: 7 kroků](https://i.ytimg.com/vi/l4ugfcj7qrI/hqdefault.jpg)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:18
V dnešním světě vidíme, že QR kód a čárový kód se používají téměř všude, od balení produktů po online platby a dnes vidíme QR kódy i v restauraci, abychom viděli nabídku.
Takže není pochyb o tom, že nyní je to velká myšlenka. Přemýšleli jste ale někdy o tom, jak tento QR kód funguje nebo jak je naskenován a získáme požadované informace? Pokud nevíte, pak jste na správném místě pro odpověď.
V tomto Instructable se naučíte, jak vytvořit svůj vyhraný skener QR kódů pomocí Pythonu a OpenCV
Zásoby:
- Python (doporučeno 3,6, 3,7, 3,8)
- OpenCV knihovna
- Knihovna Pyzbar
Krok 1: Krok 1: Import knihoven
![Krok 1: Import knihoven Krok 1: Import knihoven](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2256-1-j.webp)
Začněme importem našich požadovaných knihoven, Budeme tedy používat 3 knihovny
1. OpenCV
2. Numpy
3. Pyzbar
Krok 2: Krok 2: Přístup k webové kameře
![Krok 2: Přístup k webové kameře Krok 2: Přístup k webové kameře](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2256-2-j.webp)
Zde přistoupíme k naší webové kameře pomocí funkce VideoCapture z OpenCV a také nastavení šířky a výšky výstupního okna.
Zde je důležité, že pokud používáte interní webovou kameru, projděte ve funkci VideoCapture 0 a pokud používáte externí webovou kameru, projděte 1
Nyní v řádku 6 definujeme výšku výstupního okna jako 640 (3 se používá pro výšku)
V řádku 7 definujeme výšku výstupního okna jako 480 (4 se používá pro výšku)
Krok 3: Krok 3: Čtení rámců
![Krok 3: Čtení rámců Krok 3: Čtení rámců](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2256-3-j.webp)
Čtení snímků z webové kamery je velmi jednoduché. Stačí přidat smyčku while a uvnitř while loop vytvořit dvě proměnné, tj. Ret a frame přečíst rámce pomocí „cap.read ()“.
Nyní budou všechny vaše snímky uloženy v proměnné „rámeček“
Krok 4: Krok 4: Čtení dat z čárového kódu
![Krok 4: Čtení dat z čárového kódu Krok 4: Čtení dat z čárového kódu](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2256-4-j.webp)
Nyní vytvoříme smyčku for, ve které budeme číst data z čárového kódu.
Chystáme se tedy použít „dekódování“, které jsme importovali k dekódování dat QR kódu
a uložíme jej do proměnné „myData“a vytiskneme, abychom zkontrolovali, zda jsou data správná nebo ne
Krok 5: Krok 5: Nakreslení obdélníku kolem QR kódu a zobrazení dat
![Krok 5: Nakreslení obdélníku kolem QR kódu a zobrazení dat Krok 5: Nakreslení obdélníku kolem QR kódu a zobrazení dat](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2256-5-j.webp)
Nejprve tedy vytvoříme název proměnné pts, což jsou body, které nám poskytnou 4 rohové body našeho QR kódu
Nyní pomocí těchto bodů vytvoříme kolem našeho QR kódu obdélník, jak ukazuje řádek 16-18
K zobrazení textu bude použita proměnná myData, kde jsou uložena naše data
Krok 6:
![obraz obraz](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2256-6-j.webp)
A nakonec zobrazujeme náš rámec pomocí funkce „imshow“v OpenCV
Na řádku 22-23 jsme naprogramovali, že pokud stiskneme „q“, program se ukončí
Doporučuje:
Detekce barev v Pythonu pomocí OpenCV: 8 kroků
![Detekce barev v Pythonu pomocí OpenCV: 8 kroků Detekce barev v Pythonu pomocí OpenCV: 8 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/007/image-18629-j.webp)
Detekce barev v Pythonu pomocí OpenCV: Dobrý den! Tento instruktáž slouží k tomu, jak extrahovat konkrétní barvu z obrázku v pythonu pomocí knihovny openCV. Pokud jste v této technice nováčkem, nebojte se, na konci této příručky budete moci naprogramovat vlastní barvu
Bodový skener XYZ pomocí zachráněných rotačních kodérů: 5 kroků
![Bodový skener XYZ pomocí zachráněných rotačních kodérů: 5 kroků Bodový skener XYZ pomocí zachráněných rotačních kodérů: 5 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/009/image-25579-j.webp)
Bodový skener XYZ využívající zachráněné rotační kodéry: Po získání poměrně velkého počtu vyřazených rotačních optických kodérů z mého pracoviště jsem se nakonec rozhodl udělat s nimi něco zábavného/užitečného. Nedávno jsem si domů pořídil novou 3D tiskárnu a co mohl by to doplnit lépe než 3D
Monitorování akcelerace pomocí Raspberry Pi a AIS328DQTR pomocí Pythonu: 6 kroků
![Monitorování akcelerace pomocí Raspberry Pi a AIS328DQTR pomocí Pythonu: 6 kroků Monitorování akcelerace pomocí Raspberry Pi a AIS328DQTR pomocí Pythonu: 6 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-28686-j.webp)
Monitorování akcelerace pomocí Raspberry Pi a AIS328DQTR pomocí Pythonu: Podle některých fyzikálních zákonů je akcelerace konečná.- Terry Riley Gepard při pronásledování využívá úžasné zrychlení a rychlé změny rychlosti. Nejrychlejší tvor na břehu jednou za čas využije svého nejvyššího tempa k ulovení kořisti
WiFi skener s dlouhým dosahem pomocí ESP8266: 6 kroků (s obrázky)
![WiFi skener s dlouhým dosahem pomocí ESP8266: 6 kroků (s obrázky) WiFi skener s dlouhým dosahem pomocí ESP8266: 6 kroků (s obrázky)](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-4385-122-j.webp)
WiFi skener s dlouhým dosahem pomocí ESP8266: V tomto Instructable vyrobím přenosné 2,5 -pásmové skenovací zařízení WiFi s dlouhým dosahem napájené z baterie, které slouží k určení, který kanál je nejlepší pro mou domácí síť. Lze jej také použít k nalezení otevřených přístupových bodů WiFi na cestách. Náklady na výrobu: Asi 25 dolarů dolla
Vytvořte klasifikátory obrázků OpenCV pomocí Pythonu: 7 kroků
![Vytvořte klasifikátory obrázků OpenCV pomocí Pythonu: 7 kroků Vytvořte klasifikátory obrázků OpenCV pomocí Pythonu: 7 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7979-29-j.webp)
Vytvořte klasifikátory obrázků OpenCV pomocí Pythonu: Klasifikátory Haar v pythonu a opencv jsou poměrně složité, ale snadné úkoly. Často se potýkáme s problémy při detekci a klasifikaci obrázků. nejlepším řešením je vytvořit si vlastní klasifikátor. Zde se naučíme vyrábět vlastní klasifikátory obrázků pomocí několika