python中怎么使用MyQR和qrcode来制作二维码
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一、二维码
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。
二、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 -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
三、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 -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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