有趣的二维码:用 MyQR 和 qrcode 制作二维码

印象Python

共 5171字,需浏览 11分钟

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2021-01-13 10:09



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来源: 夏悠然然
https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/108877378

【导语】:现在都强调个性,那么怎么动手制作自己的个性化二维码呢?本文就跟大家一起探讨制作二维码的方法。

1. 二维码

二维码( 2−Dimensional 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,通过图像输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。
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。它的结构如下:
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:
1. 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);
2. 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;
3. 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;
4. 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。
2. MyQR

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

生成二维码代码如下:
    
if __name__ == '__main__': version, level, qr_name = myqr.run( words='https://xxx.com/ccc', 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)
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

3. qrcode

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

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.sizeif 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('https://xxx.com/ccc') 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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