Essayez d'utiliser le code QR avec Raspberry Pi

Un QR code devenu courant dans la vie de tous les jours, notamment pour les paiements électroniques. Je veux le faire moi-même et le faire reconnaître Je publierai le résultat d'essayer avec Raspberry Pi.

Ce que j'ai fait

・ Génération de code QR arbitraire ・ Lire le code + afficher le contenu à l'aide d'une caméra USB Cela ressemble à ceci quand il est exécuté. (https://www.youtube.com/watch?v=xLL4vZN3S7g) Affichez le contenu du code (qui peut être généré par vous-même). Afin de faciliter la compréhension de la manière dont vous reconnaissez, la valeur numérique augmente à chaque reconnaissance.

environnement ・ RasPi4 (Cela devrait fonctionner avec RasPi3) ・ Caméra USB (Logitech) → La caméra Raspi est également disponible.

Configuration RasPi

-Non requis si la configuration RasPi ou OpenCV est terminée. Essayez ArUco avec Raspberry Pi

・ Installation des packages requis Procédez comme suit dans le terminal

pip install --upgrade pip
pip install pillow
pip install pyzbar
pip install qrcode

Générer un code QR

`QRcreate.py`


import qrcode
from PIL import Image

#Déterminez la taille
qr = qrcode.QRCode(box_size=5)
    #Liste des types et des tailles.
    #1	57x57
    #2	114x114
    #5	285x285
    #10	570x570

#Spécifiez le contenu à intégrer
qr.add_data('Essayez le code QR près de chez vous')
qr.make()

img_qr = qr.make_image()
img_qr.save('/home/pi/qr_lena_1.png') #L'emplacement et le nom que vous souhaitez enregistrer.

Reconnaître le code QR

`QRdetect.py`


#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyzbar.pyzbar import decode
from PIL import Image
import cv2
import time #Pour le test, non requis

#Démarrer la capture vidéo
cap = cv2.VideoCapture(1) 
i=0 #Pour le test

while True:
    #Obtenir des images de la capture vidéo
    ret, frame = cap.read() 

    #Obtenir la taille
    Height, Width = frame.shape[:2] 
    img = cv2.resize(frame,(int(Width),int(Height)))
    PIL_Image=Image.fromarray(img)

    #Affichage de l'image
    cv2.imshow('Qr Test', img)
    data = decode(PIL_Image)

    #Afficher si vous pouvez lire quelque chose
    if(data != []):
        print('Read' ,i)
        i=i+1
        #print(data[0][0]) 
        print(data[0][0].decode('utf-8', 'ignore'))

    #Réception de l'entrée au clavier
    cv2.waitKey(1) 

#Mémoire libre pour la capture vidéo
cap.release() 
#Fermez toutes les fenêtres
cv2.destroyAllWindows()

Résultat d'exécution

C'est un peu difficile à voir, mais vous pouvez voir que le nombre augmente à chaque reconnaissance. Si vous n'imprimez pas, il fonctionnera plus rapidement. (https://www.youtube.com/watch?v=xLL4vZN3S7g)

référence

Ceci est une page très utile. Explication détaillée (https://note.com/yurufuwa_dev/n/n3442772e67ad) Diverses méthodes de génération (https://qiita.com/MuAuan/items/7265da5281aa69623a03)

c'est tout.