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二维码( 2 − D i m e n s i o n a l (2-Dimensional(2−Dimensional B a r c o d e ) Barcode)Barcode),又称二维条形码。它是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形来记录数据符号信息的;在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念,使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息,通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。
一维条形码,就是我们日常所说的条形码( B a r c o d ) (Barcod)(Barcod),常见于食品包装上。它是将宽度不等的多个黑条和空白,按一定的编码规则排列,用以表达一组信息的图形标识符。常见的一维条形码是由黑条(简称条)和白条(简称空)排成平行线图案。条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期以及图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等信息。
通常一维条形码所能表示的字符集不过10个数字、26个英文字母及一些特殊字符,条码字符集最大所能表示的字符个数为128个ASCII字符,信息量非常有限。
二维码有其特定的字符集,每个字符占有一定的宽度,每种码具有一定的校验功能,同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化等特点。
二维条形码是在二维空间水平和竖直方向存储信息的条形码。它的优点是信息容量大,译码可靠性高,纠错能力强,制作成本低,保密与防伪性能好。
目前,世界上应用最多的二维条码符号有Aztec Code、PDF147、QR Code等。
常见的二维码为QR CodeCode,QR全称是Quick Response,是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式。
QR Code属于矩阵式二维条码,又称棋盘式二维条码。它是在一个矩形空间通过黑、白像素在矩阵中的不同分布进行编码。在矩阵相应元素位置上,用点(方点、圆点或其他形状)的出现表示二进制“1”,点的不出现表示二进制的“0”,点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。
主要有以下特点:
符号规格从版本1(21×21)到版本40(177×177),每提高一个版本,每边增加 4 个码元(即指构成 QR 码的方形黑白点);
信息容量大:能存储 7089 个数字字符或 4296 个字母字符或 2953 个 8 位字节字符或 1817 汉字字符;
纠错能力强:即使部分编码变脏或破损,也可以恢复数据。L级约可纠错 7% 的数据码字,M级约可纠错 15% 的数据码字,Q级约可纠错25%的数据码字,H级约可纠错 30% 的数据码字;
可以从任意方向读取:QR码可以从 360° 任一方向均可快速读取。通过 QR 码中的三处定位图案,可以帮助 QR 码不受背景样式的影响,实现快速稳定的读取。
MyQR可以生成常见的二维码、艺术二维码(黑白或彩色),动态二维码(黑白或彩色),安装命令如下:
pip install MyQR -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
代码如下
if __name__ == '__main__':
version, level, qr_name = myqr.run(
words='https://blog.csdn.net/qq_42730750',
version=1,
level='H',
picture='./XKD.gif',
colorized=True,
contrast=1.0,
brightness=1.0,
save_name='test4.gif',
save_dir=os.getcwd()
)
print(version)
print(level)
print(qr_name)
这是我生成的几个二维码:
MyQR确实是挺好用的,唯一的缺点就是,不支持中文!!!没错,是不是有点遗憾,它只支持以下字符:
数字 0 到 9
大小写的英文字母
常用英文标点符号和空格
qrcode的功能虽稍逊于MyQR,但是它支持中文字符,且能生成矢量图,安装命令如下:
pip install qrcode -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
生成二维码代码如下:
def mergeImg(img1, img2, flag=True):
"""
合并图像
:param img1:
:param img2:
:param flag: True 表示将logo居中, False 表示将logo作为背景图
:return:
"""
img1_w, img1_h = img1.size
if flag:
img2_w = int(img2.size[0] / 3)
img2_h = int(img2.size[1] / 3)
# 缩放logo
img2 = img2.resize(size=(img2_w, img2_h), resample=Image.ANTIALIAS)
# 将logo居中显示
img1.paste(im=img2, box=(int((img1_w - img2_w) / 2), int((img1_h - img2_h) / 2)))
img1.save('./test8.png')
else:
img2 = img2.resize(size=(img1_w, img1_h), resample=Image.ANTIALIAS)
# 两张图片的size和mode要一致
# 计算公式为out = image1 * (1.0 - alpha) + image2 * alpha
# 这里的背景色就是一种干扰了, 如果将二维码的透明度设置过高会识别不出来
out_img = Image.blend(img1, img2, alpha=0.3)
out_img.save('./test9.png')
if __name__ == '__main__':
qr = qrcode.QRCode(
version=1,
error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H,
box_size=10,
border=4,
)
qr.add_data('这是我的博客地址: https://blog.csdn.net/qq_42730750')
qr.make(fit=True)
# black green purple orange pink white blue
# make_image() 返回的是一个PilImage对象
# 可以使用pillow对它进行图像处理相关的操作
# img1 = qr.make_image(fill_color="#8A2BE2", back_color="white")
img1 = qr.make_image(fill_color="orange", back_color="white").convert('RGB')
# img1.show()
# img1.save('./test6.png')
img2 = Image.open('./cutcamera.png').convert('RGB')
mergeImg(img1, img2, flag=True)
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