有趣的二維碼：用 Python 制作二維碼
來源：?夏悠然然
https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/108877378
【導(dǎo)語】：現(xiàn)在都強調(diào)個性，那么怎么動手制作自己的個性化二維碼呢？本文就跟大家一起探討制作二維碼的方法。
1. 二維碼
二維碼(?2?Dimensional Barcode)，又稱二維條形碼。它是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面(二維方向上)分布的黑白相間的圖形來記錄數(shù)據(jù)符號信息的；在代碼編制上巧妙地利用構(gòu)成計算機內(nèi)部邏輯基礎(chǔ)的“0”、“1”比特流的概念，使用若干個與二進制相對應(yīng)的幾何形體來表示文字數(shù)值信息，通過圖像輸入設(shè)備或光電掃描設(shè)備自動識讀以實現(xiàn)信息自動處理。
二維碼有其特定的字符集，每個字符占有一定的寬度，每種碼具有一定的校驗功能，同時還具有對不同行的信息自動識別功能、及處理圖形旋轉(zhuǎn)變化等特點。
二維條形碼是在二維空間水平和豎直方向存儲信息的條形碼。它的優(yōu)點是信息容量大，譯碼可靠性高，糾錯能力強，制作成本低，保密與防偽性能好。
目前，世界上應(yīng)用最多的二維條碼符號有Aztec Code、PDF147、QR Code等。
常見的二維碼為QR CodeCode，QR全稱是Quick Response，是一個近幾年來移動設(shè)備上超流行的一種編碼方式。它的結(jié)構(gòu)如下：
QR Code屬于矩陣式二維條碼，又稱棋盤式二維條碼。它是在一個矩形空間通過黑、白像素在矩陣中的不同分布進行編碼。在矩陣相應(yīng)元素位置上，用點（方點、圓點或其他形狀）的出現(xiàn)表示二進制“1”，點的不出現(xiàn)表示二進制的“0”，點的排列組合確定了矩陣式二維條碼所代表的意義。主要有以下特點：
1.?符號規(guī)格從版本1(21×21)到版本40(177×177)，每提高一個版本，每邊增加4個碼元（即指構(gòu)成QR碼的方形黑白點）；
2.?信息容量大：能存儲7089個數(shù)字字符或4296個字母字符或2953個8位字節(jié)字符或1817漢字字符；
3.?糾錯能力強：即使部分編碼變臟或破損，也可以恢復(fù)數(shù)據(jù)。L級約可糾錯7%的數(shù)據(jù)碼字，M級約可糾錯15%的數(shù)據(jù)碼字，Q級約可糾錯25%的數(shù)據(jù)碼字，H級約可糾錯30%的數(shù)據(jù)碼字；
4.?可以從任意方向讀取：QR碼可以從360°任一方向均可快速讀取。通過QR碼中的三處定位圖案，可以幫助QR碼不受背景樣式的影響，實現(xiàn)快速穩(wěn)定的讀取。
2. MyQR
MyQR可以生成常見的二維碼、藝術(shù)二維碼（黑白或彩色）， 動態(tài)二維碼（黑白或彩色），安裝命令如下：
??pip?install?MyQR
生成二維碼代碼如下：
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確實是挺好用的，唯一的缺點就是，不支持中文！！！沒錯，是不是有點遺憾，它只支持以下字符：
數(shù)字 0 到 9
大小寫的英文字母
常用英文標(biāo)點符號和空格
3. qrcode
qrcode的功能雖稍遜于MyQR，但是它支持中文字符，且能生成矢量圖，安裝命令如下：
??pip?install?qrcode
生成二維碼代碼如下：
def mergeImg(img1, img2, flag=True):"""合并圖像:param img1::param img2::param flag: True 表示將logo居中, False 表示將logo作為背景圖:return:"""img1_w, img1_h = img1.sizeif flag:img2_w = int(img2.size[0] / 3)img2_h = int(img2.size[1] / 3)# 縮放logoimg2 = img2.resize(size=(img2_w, img2_h), resample=Image.ANTIALIAS)# 將logo居中顯示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)# 兩張圖片的size和mode要一致# 計算公式為out = image1 * (1.0 - alpha) + image2 * alpha# 這里的背景色就是一種干擾了, 如果將二維碼的透明度設(shè)置過高會識別不出來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() 返回的是一個PilImage對象# 可以使用pillow對它進行圖像處理相關(guān)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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