有趣的二維條碼：使用MyQR和qrcode來製作二維條碼

前言

  今天下午無聊，突發奇想想玩玩二維條碼，於是就結合著上學期學的標識技術，用Python製作了一下二維條碼。

1. 二維條碼

  二維條碼$(2-Dimensional$ $Barcode)$，又稱二維條形碼。它是用某種特定的幾何圖形按一定規律在平面(二維方向上)分佈的黑白相間的圖形來記錄資料符號資訊的；在程式碼編制上巧妙地利用構成計算機內部邏輯基礎的「0」、「1」位元流的概念，使用若干個與二進位制相對應的幾何形體來表示文字數值資訊，通過圖象輸入裝置或光電掃描裝置自動識讀以實現資訊自動處理。

  一維條形碼，就是我們日常所說的條形碼$(Barcod)$，常見於食品包裝上。它是將寬度不等的多個黑條和空白，按一定的編碼規則排列，用以表達一組資訊的圖形識別符號。常見的一維條形碼是由黑條（簡稱條）和白條（簡稱空）排成平行線圖案。條形碼可以標出物品的生產國、製造廠家、商品名稱、生產日期以及圖書分類號、郵件起止地點、類別、日期等資訊。
  通常一維條形碼所能表示的字元集不過10個數位、26個英文字母及一些特殊字元，條碼字元集最大所能表示的字元個數為128個ASCII字元，資訊量非常有限。

  二維條碼有其特定的字元集，每個字元佔有一定的寬度，每種碼具有一定的校驗功能，同時還具有對不同行的資訊自動識別功能、及處理圖形旋轉變化等特點。
  二維條形碼是在二維空間水平和豎直方向儲存資訊的條形碼。它的優點是資訊容量大，譯碼可靠性高，糾錯能力強，製作成本低，保密與防偽效能好。
  目前，世界上應用最多的二維條碼符號有$Aztec$ $Code$、$PDF147$、$DataMatrix$、$QR$ $Code$、$Code16K$等。

  常見的二維條碼為$QR$ $Code$，$QR$全稱是$Quick$ $Response$，是一個近幾年來移動裝置上超流行的一種編碼方式。它的結構如下：

  QR Code屬於矩陣式二維條碼，又稱棋盤式二維條碼。它是在一個矩形空間通過黑、白畫素在矩陣中的不同分佈進行編碼。在矩陣相應元素位置上，用點（方點、圓點或其他形狀）的出現表示二進位制「1」，點的不出現表示二進位制的「0」，點的排列組合確定了矩陣式二維條碼所代表的意義。
  主要有以下特點：
  1. 符號規格從版本1(21×21)到版本40(177×177)，每提高一個版本，每邊增加4個碼元（即指構成QR碼的方形黑白點）；
  2. 資訊容量大：能儲存7089個數位字元或4296個字母字元或2953個8位元位元組字元或1817漢字字元；
  3. 糾錯能力強：即使部分編碼變髒或破損，也可以恢復資料。L級約可糾錯7%的資料碼字，M級約可糾錯15%的資料碼字，Q級約可糾錯25%的資料碼字，H級約可糾錯30%的資料碼字；
  4. 可以從任意方向讀取：QR碼可以從360°任一方向均可快速讀取。通過QR碼中的三處定點陣圖案，可以幫助QR碼不受背景樣式的影響，實現快速穩定的讀取。

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上述材料來源於《物聯網技術基礎教學》/李聯寧編著.清華大學出版社，2012.6

2. MyQR

  有關更詳細MyQR的操作，可以參閱官方檔案。

  MyQR可以生成常見的二維條碼、藝術二維條碼（黑白或彩色）， 動態二維條碼（黑白或彩色），安裝命令如下：

	pip install MyQR

引數	型別	說明
$words$	$str$	二維條碼的內容
$version$	$int$	$1-40$，控制二維條碼的大小，預設是$1$，即$21\times 21$
$level$	$str$	${}^{\prime }{L}^{\prime }{,}^{\prime }{M}^{\prime }{,}^{\prime }{Q}^{\prime }{,}^{\prime }{H}^{\prime }$，選一個，預設是$L$
$picutre$	$str$	圖片的檔名，預設為空，即生成的二維條碼是普通的二維條碼
$colorized$	$bool$	預設是$False$，即生成的二維條碼是黑白的
$constrast$	$float$	對比度，預設是$1.0$
$brightness$	$float$	亮度，預設是$1.0$
$save\_name$	$str$	輸出的檔名，比如${}^{\prime }example.pn{g}^{\prime }$
$save\_dir$	$str$	輸出的檔案路徑，預設為當前路徑

  程式碼如下：

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)

  這是我生成的幾個二維條碼：




  MyQR確實是挺好用的，唯一的缺點就是，不支援中文！！！沒錯，是不是有點遺憾，它只支援以下字元：

• 數位 0 到 9
• 大小寫的英文字母
• 常用英文標點符號和空格

· , . : ; + - * / \ ~ ! @ # $ % ^ & ` ' = < > [ ] ( ) ? _ { } | and  (space)

3. qrcode

  有關更詳細qrcode的操作，可以參閱官方檔案。

  qrcode的功能雖稍遜於MyQR，但是它支援中文字元，且能生成向量圖，安裝命令如下：

	pip install qrcode

引數	型別	說明
$version$	$int$	$1-40$，控制二維條碼的大小，預設是$1$，即$21\times 21$
$error\_correction$	$constants$	用於QR碼的錯誤校正，預設$qrcode.constants.ERROR\_CORRECT\_L$，即$L$級
$box\_size$	$int$	控制QR碼的每個格子有多少畫素，預設為10
$border$	$int$	控制邊框（空白區）的格子寬度，預設為4
$fill\_color$	$str$	二維條碼的繪製色，預設為${}^{\prime }blac{k}^{\prime }$
$back\_color$	$str$	二維條碼的背景色，預設為${}^{\prime }whit{e}^{\prime }$

  程式碼如下：

def mergeImg(img1, img2, flag=True):
    """
    合併影象
    :param img1:
    :param img2:
    :param flag: True 表示將logo居中, False 表示將logo作為背景圖
    :return:
    """
    img1_w, img1_h = img1.size
    if flag:
        img2_w = int(img2.size[0] / 3)
        img2_h = int(img2.size[1] / 3)
        # 縮放logo
        img2 = img2.resize(size=(img2_w, img2_h), resample=Image.ANTIALIAS)
        # 將logo居中顯示
        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)
        # 兩張圖片的size和mode要一致
        # 計算公式為out = image1 * (1.0 - alpha) + image2 * alpha
        # 這裡的背景色就是一種干擾了, 如果將二維條碼的透明度設定過高會識別不出來
        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('這是我的部落格地址: https://blog.csdn.net/qq_42730750')
    qr.make(fit=True)

    # black green purple orange pink white blue
    # make_image() 返回的是一個PilImage物件
    # 可以使用pillow對它進行影象處理相關的操作
    # 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)

  這是我生成的幾個二維條碼：

  有關更多$PIL.Image$的操作，請參考官方檔案。