用OpenCV和Python识别二维码和条形码

本文首发在集智专栏

导读：计算机视觉专家Adrian Rosebrock近日分享了如何借助OpenCV和Zbar，编写出能够实时识别二维码和条形码的扫描程序，最后部署在树莓派上，成功制作一款实用的条形码&二维码扫描设备。

最近有朋友问我（作者Adrian Rosebrock——译者注）OpenCV里有没有什么模块能直接识别条形码和二维码，很遗憾，答案是没有。但是OpenCV能够加快读取条形码和二维码的过程，包括从硬盘加载图像，从视频流中抓取新的帧，并进行处理。 等我们获取图像或视频帧后，就可以将其传入Python中专用的条形码解码库，比如Zbar。 然后Zbar会对条形码或二维码进行解码。OpenCV可以接着执行进一步的图像处理工作以及展示结果。 听起来有些复杂，其实整个处理过程相当简单明了。程序库Zbar也衍生了很多变体，其中pyzbar是我的最爱。

在本文，我会教你怎样用OpenCV和Zbar读取条形码和二维码。而且，我还会展示怎样将我们制作的这个条形码&二维码扫描仪部署到树莓派上！！

使用OpenCV和ZBar打造一款条形码及二维码扫描仪

本文主要分为四部分。

• 在第一部分，我会教你如何安装Zbar库（Python绑定）。
• Zbar库会连同OpenCV一起用于扫描条形码和二维码。
• 等正确配置好Zbar和OpenCV以后，我会展示如何用它们扫描一张图像上的条形码和二维码。
• 先识别一张图像上的条形码和二维码练练手后，我们就进入下一阶段：用OpenCV和Zbar实时读取二维码和条形码。
• 最后，我会展示如何将制作好的实时二维码&条形码扫描仪部署到树莓派上。

安装Zbar（带Python绑定）用于解码条形码&二维码

前段时间Staya Mallick在LearnOpenCV博客上发表了一篇实用教程，讲解如何用Zbar扫描条形码。

本文关于Zbar安装部分基本上是根据这篇博文的指导，但是做了一点改进，主要是围绕安装Python Zbar绑定部分，目的是确保我们能：

使用Python3（官方Zbar Python绑定只支持Python 2.7） 准确地检测和定位图像中二维码及条形码

安装所需的软件，只需简单三步。

第一步：从apt或brew库中安装Zbar

在Ubuntu或树莓派上安装Zbar

$ sudo apt-get install libzbar0

在MacOS系统中安装Zbar

使用brew在macOS系统中安装Zbar也很容易（假定你已经安装了Homebrew）：

$ brew install zbar

第二步：创建一个虚拟环境，安装OpenCV。

这里你有俩个选择： 使用现成的已经安装好了OpenCV的虚拟环境（跳过这一步，看第三步）。 或者创建一个新的独立的虚拟环境，安装OpenCV。

虚拟环境对于Python开发来说是非常实用的做法，我非常鼓励使用虚拟环境。

我选择创建一个新的独立的Python 3 虚拟环境，然后安装了OpenCV，并将环境命名为barcode：

$ mkvirtualenv barcode -p python3

注：如果你已经安装好了OpenCV，就可以跳过OpenCV编译过程，只需将你的cv2.so绑定符号链接（sym-link）入你的新Python虚拟环境中的site-pakages目录。

第三步：安装Pyzbar 现在我已经安装了Python 3

虚拟环境，命名为barcode，然后激活了barcode环境，安装pyzbar：

$ workon barcode
$ pip install pyzbar

如你不是用的Python 虚拟环境，只需：

$ pip install pyzbar

如果想将pyzbar安装到Python版系统中，确保你也使用sudo命令。

用OpenCV解码单张图像上的条形码和二维码

在我们实现能实时读取条形码和二维码之前，我们首先创建一个单张图像扫描仪练练手。

打开一个新文件，命名为barcode_scanner_image.py，插入如下代码：

# 导入所需工具包
from pyzbar import pyzbar
import argparse
import cv2

# 构建参数解析器并解析参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
 help="path to input image")
args = vars(ap.parse_args())

在第2-4行代码，我们导入了所需的工具包。

需要按照上一部分的指令安装pyzbar和cv2（OpenCV）。不过，在Python安装中包含了argparse，负责解析命令行参数。

对于该脚本我们有一个必需的命令行参数（–image），在7-10行进行解析。

你会在这部分结尾处看到在传入包含输入图像路径的命令行参数时，如何运行这里的脚本。

现在，我们获取输入图像，运行pyzbar：

# 加载输入图像
image = cv2.imread(args["image"])

# 找到图像中的条形码并进行解码
barcodes = pyzbar.decode(image)

在第13行，我们通过图像的路径（包含在我们很方便的args目录中）加载图像。

从这里，我们调取pyzbar.decode来发现和解码图像中的条形码（第16行）。

我们还没完成——现在我们需要解析包含在barcode变量中的信息：

# 循环检测到的条形码
for barcode in barcodes:
 # 提取条形码的边界框的位置
 # 画出图像中条形码的边界框
 (x, y, w, h) = barcode.rect
 cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

 # 条形码数据为字节对象，所以如果我们想在输出图像上
 # 画出来，就需要先将它转换成字符串
 barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
 barcodeType = barcode.type

 # 绘出图像上条形码的数据和条形码类型
 text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
 cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
  0.5, (0, 0, 255), 2)

 # 向终端打印条形码数据和条形码类型
 print("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))

# 展示输出图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

从19行开始，我们循环检测到的barcodes。 在这里的循环中，我们继续：

从barcode.rect对象（22行）提取边界框（x,y）坐标，这样能让我们定位和确定当前条形码在输入图像的位置。

围绕着检测到的barcode（第23行），在图像上画出边界框。

将barcode解码为“utf-8”字符串，提取barcode的类型（第27行和28行）。调取.decode（“utf-8”）函数将对象从字节数组转换为字符串，非常关键。你可以通过删除或添加注释，试验一下结果。

在图像上格式化和绘制barcodeData和barcodeType（第31-33行）。

最后，输出同样的数据，朝终端输入信息以进行调试（第36行）。

我们测试一下搭建的OpenCV条形码扫描仪。 从这里，打开你的终端，执行如下命令：

$ python barcode_scanner_image.py --image barcode_example.png
[INFO] Found QRCODE barcode: {"author": "Adrian", "site": "PyImageSearch"}
[INFO] Found QRCODE barcode: https://www.pyimagesearch.com/
[INFO] Found QRCODE barcode: PyImageSearch
[INFO] Found CODE128 barcode: AdrianRosebrock

可以在终端中看到，全部4个条形码均被正确的发现和解码！

如图所示，识别出了图像中的条形码和二维码，以红框标出，并显示出了它们包含的信息。

用OpenCV实时读取条形码和二维码

在前面部分中，我们学习了如何为单张图像创建一个Python+OpenCV条形码扫描仪。

我们的条形码和二维码扫描仪效果很好——但是问题来了，我们能实时检测和解码条形码+二维码吗？

我们试试看。打开一个新文件，命名为barcode_scanner_video.py，插入如下代码：

# 导入所需工具包
from imutils.video import VideoStream
from pyzbar import pyzbar
import argparse
import datetime
import imutils
import time
import cv2

# 创建参数解析器，解析参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",
 help="path to output CSV file containing barcodes")
args = vars(ap.parse_args())

在第2-8行，我们导入了所需的工具包。 这里回想一下上面的解释，你应该识别pyzbar,argparse和cv2. 我们会使用VideoStream以高效和单线程的方式处理获取的视频帧。如果你的系统中没有安装imutils，只需使用如下命令：

$ pip install imutils

我们接着解析一个可选的命令行参数–output，其包含了指向输出结果CSV文件的路径。该文件会包含从视频流中检测到和解析出的条形码的时间戳及载荷。如果该参数没有指定，那么CSV文件就会被我们当前名为“barcodes.csv”的工作目录所替换（第11-14行）。

在这里，我们初始化视频流，打开CSV文件：

# 初始化视频流，让摄像头热热身
print("[INFO] starting video stream...")
# vs = VideoStream(src=0).start()
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
time.sleep(2.0)

# 打开输出CSV文件，用来写入和初始化迄今发现的所有条形码
csv = open(args["output"], "w")
found = set()

在第18-19行，我们初始化和启动了视频流，你可以： 使用自己的USB网络摄像头（无注释行第18行及注释行第19行） 或者如果你是使用树莓派的话（和我一样），可以用PiCamera（无注释行第19行及注释行第18行）。

我选择使用我的树莓派 PiCamera，下部分会说到。

然后我们等上几秒钟，让摄像头热热身（第20行）。

我们会将发现的所有条形码和二维码以CSV文件写入硬盘（确保不要写重复）。这里只是一种记录条形码的例子，当然你可以按照自己的喜好来，比如检测到条形码后，将它们读取为：

• 将其保存在SQL数据库中
• 将其发送到服务器
• 将其上传至云端
• 发送邮件或文本信息

实际操作随意，我们只是用CSV文件作为示例。

我们在第24行代码打开CSV文件以写入硬盘。如果你修改了代码以添加到文件，你可以只需将第二个参数从“w”改为“a”（但是你后面只能换种方式搜索重复文件）。

我们也初始化一个set用于found条形码。这个set会包含独一无二的条形码，防止出现重复。

我们开始获取和处理视频帧：

# 循环来自视频流的帧
while True:
 # 抓取来自单线程视频流的帧， 
 # 将大小重新调整为最大宽度400像素
 frame = vs.read()
 frame = imutils.resize(frame, width=400)

 # 找到视频中的条形码，并解析所有条形码
 barcodes = pyzbar.decode(frame)

在第28行，我们开始循环，继续抓取来自视频流中的frame，并调整大小（第31和32行）。

在这里，我们调取pyzbar.decode以检测和解码frame中的全部条形码和二维码。

我们接着循环检测到的barcodes：

 # 循环检测到的条形码
 for barcode in barcodes:
  # 提取条形码的边界框位置
  # 绘出围绕图像上条形码的边界框
  (x, y, w, h) = barcode.rect
  cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

  # 条形码数据为字节对象，所以如果我们想把它画出来
  # 需要先把它转换成字符串
  barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
  barcodeType = barcode.type

  # 绘出图像上的条形码数据和类型
  text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
  cv2.putText(frame, text, (x, y - 10),
   cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

  # 如果条形码文本目前不在CSV文件中, write
  # 就将时间戳+条形码 to disk and update the set
  if barcodeData not in found:
   csv.write("{},{}\n".format(datetime.datetime.now(),
    barcodeData))
   csv.flush()
   found.add(barcodeData)

如果看看前面的循环部分，你会发现这里循环和之前的很像。

实际上，第38-52行和前面识别单张图像的脚本是一样的。这部分代码详情解释，参见单张图像条形码检测和扫描部分。

第56-60行代码比较新。在这些行代码中，我们是检查是否发现了独有的（此前没有发现）条形码（第56行）。

如果是这种情况，我们将时间戳和数据写成CSV文件（第57-59行）。此外还可以将barcodeData添加到found集，作为一种处理重复文件的简单方法。

在实时条形码扫描脚本的剩余代码行中，我们展示视频帧，检查是否按退出键，并进行清除：

 # 展示输出帧
 cv2.imshow("Barcode Scanner", frame)
 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

 # 如果按下”q”键就停止循环
 if key == ord("q"):
  break

# 关闭输出CSV文件进行清除
print("[INFO] cleaning up...")
csv.close()
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

在第63行，我们展示输出帧。

然后在第64-68行，我们检查是否按了“q”，执行主循环。

最后，我们在第72-74行执行清除。

在树莓派上部署条形码和二维码扫描仪

我决定使用树莓派、触摸屏和一个充电宝打造一款自己的实时条形码扫描仪。

下图显示的是我的组装成果。如果你也想自己做一个，以下是需要的部件：

• 树莓派3（你也可以用最新的 3 B+）
• 树莓派摄像头模块
• Pi Foundation 7英寸触摸屏
• RAVPower 22000mAh充电宝

很容易就能组装好。

在这里，打开你树莓派上的终端，用如下命令启动应用（这一步需要一个键盘/鼠标，但是后面就用不着了）：

$ python barcode_scanner_video.py
[INFO] starting video stream...

等一切准备就绪后，就可以将条形码展示给摄像头了，可以打开barcode.csv文件（或者如果你愿意，也可以在另一个终端上执行tail -f barcodes.csv，查看打开CSV文件时的数据）。

我首先向摄像头展示了一个黑色背景上的二维码，Zbar很轻松的检测到了它：

然后又在我家厨房里用这套装置发现了另一个二维码：

成功了！而且能多角度扫描识别二维码。

现在，我们试试一个包含了json-blob数据的二维码：

最后，我试了试传统的1维条形码：

1维的条形码对于我们这套系统来说略微难些，因为摄像头不支持自动对焦。但是最后还是成功的检测和解码了条形码。

如果你用有自动对焦功能的USB网络摄像头的话，效果要好得多。

结语

在本文，我们讨论了怎样用OpenCV和Python库Zbar打造一款条形码和二维码扫描仪。

将Zbar和OpenCV安装后，我们创建了两个Python脚本：

• 第一个用于扫描单张图像上的条形码和二维码。
• 第二个用于实时读取条形码和二维码的信息。 在这两种情况中，我们都使用了OpenCV来加快进程。

最终，我们将创建好的程序部署到树莓派上，并且能成功实时识别条形码和二维码。

可以自己试着去做一条这样的条形码&二维码扫描仪，项目源代码下载

参考资料:www.pyimagesearch.com

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