Python、OpenCV 与 Pyzbar 实现实时摄像头二维码识别

在当今数字化的时代，二维码的应用变得越来越广泛。从产品溯源到移动支付，二维码提供了一种便捷的信息传递方式。而能够实时识别摄像头中的二维码，对于许多应用场景来说具有重要意义。本文将介绍如何使用 Python、OpenCV 和 Pyzbar 库来实现这一功能。

确保已经安装了所需的库。可以通过以下命令来安装 OpenCV 和 Pyzbar：

pip install opencv-python
pip install pyzbar

接下来，我们需要导入所需的库，并初始化摄像头。

import cv2
from pyzbar import pyzbar

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0 表示默认摄像头

在获取摄像头的帧后，我们对每一帧进行处理，以检测其中的二维码。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    barcodes = pyzbar.decode(gray)

    for barcode in barcodes:
        (x, y, w, h) = barcode.rect
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        barcode_data = barcode.data.decode('utf-8')
        barcode_type = barcode.type
        text = f"{barcode_data} ({barcode_type})"
        cv2.putText(frame, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('QR Code Reader', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

通过不断读取摄像头的帧，将其转换为灰度图像，然后使用 Pyzbar 库进行二维码的解码。如果检测到二维码，会在图像上绘制矩形框并显示相关的信息。

使用 Python、OpenCV 和 Pyzbar 实现实时摄像头二维码识别，不仅为开发各种与二维码相关的应用提供了便利，还能够为自动化数据采集和交互带来新的可能性。无论是在智能家居、物流管理还是智能零售等领域，这一技术都有着广阔的应用前景。

通过上述简单的代码实现，我们能够轻松地搭建一个实时摄像头二维码识别系统，为各种实际应用提供有力的支持。