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構建一個基于Raspberry Pi的二維碼掃描器

科技觀察員 ? 來源:circuitdigest ? 作者:Ashish Choudhary ? 2022-08-12 17:13 ? 次閱讀

QR碼(快速響應碼)是一種矩陣條形碼,其中包含有關它所附加的項目的信息,如位置數據、標識符或識別網站或應用程序的跟蹤器等。它是一種機器可讀的光學二維圖像形式的標簽,具有不同的圖案。在本教程中,我們將使用OpenCV和ZBar庫構建一個基于RaspberryPi的二維碼掃描器。

要求

樹莓派 3(任何版本)

Pi 相機模塊

在繼續這個Raspberry Pi 3 二維碼掃描器之前,我們首先需要在這個項目中安裝 OpenCV、條碼解碼庫 ZBar、imutils 和一些其他依賴項。OpenCV 在這里用于數字圖像處理。數字圖像處理最常見的應用是 物體檢測、 人臉識別和人數統計。

在樹莓派中安裝 OpenCV

這里 OpenCV 庫將用于 Raspberry Pi QR 掃描儀。要安裝 OpenCV,首先,更新 Raspberry Pi。

sudo apt-get 更新

然后安裝在 Raspberry Pi 上安裝 OpenCV 所需的依賴項。

sudo apt-get install libhdf5-dev -y 
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev –y 
sudo apt-get install libatlas-base-dev –y 
sudo apt-get install libjasper-dev -y 
sudo apt-get install libqtgui4 –y 
sudo apt-get install libqt4-test –y

之后,使用以下命令在 Raspberry Pi 中安裝 OpenCV。

pip3 安裝 opencv-contrib-python==4.1.0.25

安裝其他必需的軟件包

安裝ZBar

Zbar 是檢測和解碼不同類型條碼和二維碼的最佳庫。使用以下命令安裝庫:

pip3 安裝 pyzbar

安裝imutils

imutils 用于使基本的圖像處理功能,如平移、旋轉、調整大小、骨架化和使用 OpenCV 更輕松地顯示 Matplotlib 圖像。使用以下命令安裝 imutils:

pip3 安裝 imutils

安裝argparse

使用以下命令安裝 argparse 庫。argparse負責解析命令行參數

pip3 安裝 argparse

樹莓派二維碼閱讀器硬件設置

在這里,我們只需要 Raspberry Pi 和 Pi 相機,用于使用 Raspberry Pi 相機的 QR 碼掃描儀,您只需將相機色帶連接器連接到 Raspberry pi 中提供的相機插槽中

pYYBAGL2GOqAVDu5AAWrQfsQTB8482.png

Pi 攝像頭可用于構建各種有趣的項目,如Raspberry Pi 監控攝像頭、訪客監控系統、家庭安全系統等。

Raspberry Pi 二維碼閱讀器的 Python 代碼

Raspberry Pi QR 閱讀器的完整代碼在頁面末尾給出。在我們對 Raspberry Pi 進行編程之前,讓我們了解一下代碼。

因此,像往常一樣,通過導入所有必需的包來啟動代碼。

從 imutils.video 導入 VideoStream
從 pyzbar 導入 pyzbar
導入參數解析
導入日期時間
導入 imutils
進口時間
導入cv2?

然后構造參數解析器并解析參數。命令行參數包含有關 CSV 文件路徑的信息。CSV(逗號分隔值)文件包含我們視頻流中每個條形碼的時間戳和有效負載。

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",
            help="輸出包含條形碼的 CSV 文件的路徑")
args = vars(ap.parse_args())

之后,如果您使用 USB 網絡攝像頭,請初始化視頻流并取消注釋注釋行。

#vs = VideoStream(src=0).start()
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
時間.sleep(2.0)

現在在循環中,從視頻流中抓取一幀并將其調整為 400 像素。一旦它抓取到幀,調用pyzbar.decode函數來檢測和解碼 QR 碼。

幀 = vs.read()
框架 = imutils.resize(框架,寬度 = 400)
條形碼 = pyzbar.decode(frame)

現在,循環檢測到的條形碼以提取條形碼的位置并在圖像上的條形碼周圍繪制邊界框。

對于條形碼中的條形碼:
        (x, y, w, h) = 條形碼.rect
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

pYYBAGL2GOSAFOEJAAF2NKdoji8193.png

然后使用解碼(“utf-8”)函數將檢測到的條形碼解碼為“utf-8”字符串,然后使用barcode.type函數提取條形碼的類型。

條碼數據 = 條碼.data.decode(“utf-8”)

條碼類型 = 條碼類型

之后,將提取的條形碼數據和條形碼類型保存在一個名為 text 的變量中,并在圖像上繪制條形碼數據和類型。

text = “{} ({})”.format(barcodeData,barcodeType)

cv2.putText(框架,文本,(x,y - 10),

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

poYBAGL2GOCAMgdyAAGWhEtumWk295.png

現在顯示帶有條形碼數據和條形碼類型的輸出。

cv2.imshow(“條碼閱讀器”, frame)

poYBAGL2GN2AZlmCAAMcpHHaSDA085.png

現在在最后一步,檢查是否按下了鍵‘s’,然后中斷主循環并開始清理過程。

鍵 = cv2.waitKey(1) & 0xFF

# 如果 `s` 鍵被按下,退出循環

如果鍵 == ord(“s”):

休息

print(“[INFO] 清理。..”)

csv.close()

cv2.destroyAllWindows()

與停止()

測試 Raspberry Pi 二維碼掃描器

設置完成后,啟動 QR 碼閱讀器程序。您將看到一個窗口,顯示來自您的攝像頭的實時視圖,現在您可以在 PI 攝像頭前顯示條形碼。當 pi 解碼條碼時,它會在其周圍繪制一個帶有條碼數據和條碼類型的紅色框,如下圖所示:

pYYBAGL2GNiASyNRAALxnlm3I-s860.png

這就是您只需使用 Raspberry Pi 板和 Pi 相機或 USB 相機即可輕松構建Raspberry Pi 相機 QR 碼閱讀器的方法。

從 imutils.video 導入 VideoStream
從 pyzbar 導入 pyzbar
導入參數解析
導入日期時間
導入 imutils
進口時間
導入簡歷2

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",
help="輸出包含條形碼的 CSV 文件的路徑")
args = vars(ap.parse_args())
#vs = VideoStream(src=0).start() #如果您使用的是網絡攝像頭,請取消注釋
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start() # 用于 Pi 相機
時間.sleep(2.0)
csv = open(args["輸出"], "w")
找到 = 設置()

而真:
幀 = vs.read()
框架 = imutils.resize(框架,寬度 = 400)
條形碼 = pyzbar.decode(frame)
對于條形碼中的條形碼:
(x, y, w, h) = 條形碼.rect
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
條碼數據 = 條碼.data.decode("utf-8")
條碼類型 = 條碼類型
text = "{} ({})".format(barcodeData,barcodeType)
打印(文本)
cv2.putText(框架,文本,(x,y - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

# 如果條形碼文本當前不在我們的 CSV 文件中,則寫入
# 時間戳+條形碼到磁盤并更新集合
如果沒有找到barcodeData:
csv.write("{},{}\n".format(datetime.datetime.now(),
條形碼數據))
csv.flush()
found.add(barcodeData)
cv2.imshow("條碼閱讀器", frame)
鍵 = cv2.waitKey(1) & 0xFF

# 如果 `s` 鍵被按下,退出循環
如果鍵 == ord("s"):
休息
print("[INFO] 清理...")
csv.close()
cv2.destroyAllWindows()
與停止()

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