二維碼識別算法？首先對圖像進(jìn)行灰度處理然后對圖像進(jìn)行二值化處理然后對Y和X方向進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運算對連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，找到QR碼的三個特征區(qū)域，即定位圖案。通過定位圖案可以找到二維碼所在的區(qū)域。否則，將返

二維碼識別算法？

首先對圖像進(jìn)行灰度處理

然后對圖像進(jìn)行二值化處理

然后對Y和X方向進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運算

對連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，找到QR碼的三個特征區(qū)域，即定位圖案。

通過定位圖案可以找到二維碼所在的區(qū)域。否則，將返回一個空矩形。否則，返回一個rect，它表示在圖像中找到QR碼的區(qū)域。

如何利用python識別二維碼信息？有哪些庫可以直接使用？

本文介紹了一個Python可以直接識別二維代碼的庫pyzbar，py2支持該庫。X和PY3。它能快速識別二維碼并提取文本信息。接下來，我將簡要介紹這個庫的安裝和使用。實驗環(huán)境為win10python3.6pycharm5.0，主要內(nèi)容如下：

1。安裝pyzbar，可以直接在CMD window 2中輸入命令PIP Install。安裝之后，我們需要安裝gallery（一個python圖像處理庫），它用于打開二維碼圖像。安裝方法同上。最后直接輸入命令“PIP install”，就可以編寫識別二維碼圖像的代碼，測試代碼如下，非常簡單，主要調(diào)用解碼函數(shù)解析二維碼，然后直接提取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，參數(shù)imgname就是傳入的二維碼圖像：

程序運行截圖如下，識別出的二維碼信息如下：

到目前為止，我們已經(jīng)完成了Pyzbar操作，是用來識別二維碼和提取文本信息的。一般來說，整個過程非常簡單，代碼量不大，容易理解，只要你有一定的Python基礎(chǔ)，熟悉相關(guān)的例子和教程，你可以快速掌握，當(dāng)然，你也可以使用其他包來實現(xiàn)，比如Z邢，可以識別QR碼，網(wǎng)上也有相關(guān)的教程和資料，感興趣的可以搜索，希望以上內(nèi)容可以幫助您分享，歡迎您發(fā)表評論和留言。

二維碼是誰發(fā)明的？

二維碼最早在中國流行，但最早是在日本發(fā)明的。其實，早在1994年，二維碼就是滕宏源發(fā)明的。當(dāng)時，由于傳統(tǒng)的條形碼信息容量不夠，人們發(fā)明了二維碼為豐田零部件提供匹配信息。但是，日本人沒有長遠(yuǎn)的眼光，沒有看到互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。滕宏源發(fā)明二維碼后，公開了二維碼的制作方法，并沒有收取專利費

掃描支付碼時顯示的二維碼被相機識別的過程，而一般的二維碼被攝像機識別的過程，如果我們只講原始過程中的兩種二維碼被攝像機識別的過程，沒有什么區(qū)別。如果你不相信可以用普通的二維碼識別軟件掃描微信或支付寶的支付二維碼，你會發(fā)現(xiàn)他們識別的信息是一串?dāng)?shù)字，識別算法與普通二維碼識別相同。那為什么我們可以用微信或者支付寶應(yīng)用的掃描碼跳轉(zhuǎn)到支付頁面呢？這是在應(yīng)用程序代碼中實現(xiàn)的。攝像頭識別出的支付碼序列號將被進(jìn)一步處理和處理，從而完成后續(xù)的支付流程。

付款時掃碼支付和識別圖片二維碼的原理有沒有區(qū)別？

原因如下：

1。二維碼圖像直接放在背景中無法識別

根據(jù)上述二維碼識別原理，可以知道客戶端檢測到網(wǎng)頁的IMG標(biāo)簽。長按時，會立即截屏并啟動二維碼識別算法。因此，當(dāng)二維碼圖像直接放置在背景中時，識別效果特別差，基本上無法識別。所以最好把二維碼圖像分開剪切，放到IMG標(biāo)簽里。2多張二維碼圖片不能在同一屏幕上共享

微信識別二維碼的原理是長按相當(dāng)于對當(dāng)前手機進(jìn)行一次截屏，截屏后再進(jìn)行識別。當(dāng)然，當(dāng)一張圖片中有兩個二維碼圖像時，只能識別一個二維碼圖像。建議的解決方案是不要將多張圖片放在同一屏幕上，也不要提示用戶雙擊并放大二維碼進(jìn)行二維碼識別。

3. 多次按二維碼會導(dǎo)致內(nèi)存泄漏，手機會卡住

多次按二維碼會導(dǎo)致手機（iPhone）卡住。長按可識別二維碼，右擊可識別多次測試后的二維碼圖像（即沒有“識別二維碼”按鈕）。4按識別二維碼無法正常識別IOS版微信

]（8.21更新：該漏洞已在6.2.4最新版本中修復(fù)）

以下實測表明IOS版（iPhone）微信6.2.2中存在該漏洞，Android版微信暫時未發(fā)現(xiàn)該漏洞。

對于二維碼區(qū)域，實際可識別區(qū)域上移64px，64px的偏移量與二維碼本身的大小無關(guān)。下面的紅色區(qū)域是實際可識別的二維碼區(qū)域。