在Python中使用微信扫码功能（OpenCV WeChatQRCode）

怎么在python中嵌入微信扫码功能微信开发团队在今年年初的时候将其二维码扫描功能贡献给了OpenCV社区，在OpenCV-Python中也可以使用微信扫码功能了。使用前需要安装opencv-contrib-python包，注意安装的包不能低于4.5.2版本。使用起来也非常简单，近乎一行流的风格，首先是用wechat_qrcode_WeChatQRCode()创建检测实例，再用detectAn

桔子code

14610人浏览 · 2021-12-28 23:32:56

桔子code · 2021-12-28 23:32:56 发布

原文链接：http://www.juzicode.com/opencv-note-wechat-qrcode-detect-decode

微信开发团队在今年年初的时候将其二维码扫描功能贡献给了OpenCV社区，在OpenCV-Python中也可以使用微信扫码功能了。

使用前需要安装opencv-contrib-python包，注意安装的包不能低于4.5.2版本。

使用起来也非常简单，近乎一行流的风格，首先是用wechat_qrcode_WeChatQRCode()创建检测实例，再用detectAndDecode()检测和识别：

#VX公众号: 桔子code / juzicode.com 
import cv2  
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)
detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode()
img = cv2.imread('pic/qr.jpg')
res,points = detect_obj.detectAndDecode(img)
print('res:',res)
print('points:',points)

运行结果：

cv2.__version__: 4.5.3
res: ['http://weixin.qq.com/r/Ejr54d-EkYLurZuC928A']
points: [array([[   0.,    0.],
       [1079.,    0.],
       [1079.,  393.],
       [   0.,  393.]], dtype=float32)]

返回的结果包含了2个参数，第一个为识别到的二维码信息，第2个为二维码的位置点，二者都是list类型。

我们可以像 QRCodeDetector识别二维码一文中那样用points标注出二维码的位置：

for pos in points:
    color=(0,0,255)
    thick=3
    for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:
        start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])
        end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])
        cv2.line(img,start,end,color,thick)

cv2.imshow('img',img)
cv2.imwrite('wechat-qrcode-detect-1.jpg',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

但是这个时候看到检测到的二维码位置是错误的，那是因为在创建检测实例的时候没有传入模型文件导致的，为了更好的检测精度和检测效果，应该在创建实例的时候传入模型文件，模型文件可以在https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/tree/wechat_qrcode 下载到，该链接包含了4个模型文件。

下面的例子是在wechat_qrcode_WeChatQRCode()创建实例的时候传入4个模型文件，注意根据入参名称确定4个模型文件的顺序:
cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode( [, detector_prototxt_path[, detector_caffe_model_path[, super_resolution_prototxt_path[, super_resolution_caffe_model_path]]]] )

#VX公众号: 桔子code / juzicode.com 
import cv2  
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)
detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode('detect.prototxt','detect.caffemodel','sr.prototxt','sr.caffemodel')
img = cv2.imread('pic/qr.jpg')
res,points = detect_obj.detectAndDecode(img)
print('res:',res)
print('points:',points)
for pos in points:
    color=(0,0,255)
    thick=3
    for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:
        start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])
        end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])
        cv2.line(img,start,end,color,thick)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imwrite('wechat-qrcode-detect.jpg',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

cv2.__version__: 4.5.3
res: ['http://weixin.qq.com/r/Ejr54d-EkYLurZuC928A']
points: [array([[ 68.91869,  68.94066],
       [309.48257,  68.94066],
       [309.48257, 304.46286],
       [ 68.91869, 304.46286]], dtype=float32)]

从这里可以看到识别到二维码的位置就更精确了。

下面是一张图片中包含多个二维码的情况：

#VX公众号: 桔子code / juzicode.com 
import cv2  
detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode('detect.prototxt','detect.caffemodel','sr.prototxt','sr.caffemodel')
img = cv2.imread('pic/qr-multi.jpg')
res,points = detect_obj.detectAndDecode(img)
print('res:',res)
print('points:',points)
for pos in points:
    color=(0,0,255)
    thick=3
    for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:
        start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])
        end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])
        cv2.line(img,start,end,color,thick)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imwrite('wechat-qrcode-detect-multi.jpg',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

cv2.__version__: 4.5.3
res: ['this is a test image', 'www.juzicode.com  vx: juzicode']
points: [array([[529.5263 , 129.34688],
       [796.45605, 129.34688],
       [796.45605, 381.95035],
       [529.5263 , 381.95035]], dtype=float32), array([[ 61.99477,  73.86028],
       [416.3537 ,  73.86028],
       [416.3537 , 408.76263],
       [ 61.99477, 408.76263]], dtype=float32)]

当不加载模型文件时，如果图像中包含了多个二维码，就只能识别到其中1个：

#VX公众号: 桔子code / juzicode.com 
import cv2  
detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode()#'detect.prototxt','detect.caffemodel','sr.prototxt','sr.caffemodel'
img = cv2.imread('pic/qr-multi.jpg')
res,points = detect_obj.detectAndDecode(img)
print('res:',res)
print('points:',points)

运行结果：

cv2.__version__: 4.5.3
res: ['this is a test image']
points: [array([[  0.,   0.],
       [937.,   0.],
       [937., 465.],
       [  0., 465.]], dtype=float32)]

下面我们来看一下现实场景中的识别效果，从摄像头获取图像并进行解析：

#VX公众号: 桔子code / juzicode.com 
import cv2  
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)

detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode('detect.prototxt','detect.caffemodel','sr.prototxt','sr.caffemodel')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ret, img = cap.read()
    if ret is not True:
        print("读取失败退出")
        break      

    res,points = detect_obj.detectAndDecode(img)
    print('res:',res)
    print('points:',points)
    for pos in points:
        color=(0,0,255)
        thick=3
        for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:
            start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])
            end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])
            cv2.line(img,start,end,color,thick)
    cv2.imshow('img',img)
    
    #检查按键
    key = cv2.waitKey(200) & 0xff
    if  key == ord('q') or key == ord('Q') :
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

opencv微信识别二维码：

opencv-wechat-qrcode

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