Сканер QR кодов на основе Raspberry Pi и OpenCV: схема и программа

QR-код (код быстрого ответа) – это тип матричного штрих-кода, который содержит информацию об элементе, к которому он прикреплен, например, данные о местоположении, идентификатор или трекер, идентифицирующий веб-сайт или приложение и т.д. Это машиночитаемая оптическая этикетка, выполненная в виде 2D-изображения и имеющая рисунок определенного шаблона.

В данной статье мы рассмотрим создание сканера QR кодов на основе платы Raspberry Pi и библиотек OpenCV и ZBar. ZBar является наилучшей библиотекой для обнаружения и декодирования различных типов штриховых кодов и QR кодов. Библиотека OpenCV в нашем проекте будет использоваться для захвата нового кадра из видео потока и его обработки, а библиотека ZBar будет декодировать этот штриховой код и конвертировать его в вид, удобный для дальнейшей обработки (извлекать из него необходимую информацию). Дополнительно на нашем сайте мы рассматривали подключение к Raspberry Pi USB сканера штриховых кодов, с помощью которого можно также считывать и QR коды.

Также на нашем сайте вы можете проект распознавания лиц с помощью платы Raspberry Pi и библиотеки OpenCV.

Необходимые компоненты

Плата Raspberry Pi 3 или выше (купить на AliExpress).
Камера для Raspberry Pi (купить на AliExpress).

Установка OpenCV на Raspberry Pi

Для установки OpenCV на Raspberry Pi первым делом обновите программное обеспечение платы.

sudo apt-get update

1	sudo apt-get update

Далее установим ряд компонентов, необходимых для последующей установки OpenCV на плату Raspberry Pi.

sudo apt-get install libhdf5-dev -y 
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev –y 
sudo apt-get install libatlas-base-dev –y 
sudo apt-get install libjasper-dev -y 
sudo apt-get install libqtgui4 –y
sudo apt-get install libqt4-test –y

sudo apt-get install libhdf5-dev -y

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev –y

sudo apt-get install libatlas-base-dev –y

sudo apt-get install libjasper-dev -y

sudo apt-get install libqtgui4 –y

sudo apt-get install libqt4-test –y

После этого установим OpenCV на Raspberry Pi с помощью команды:

pip3 install opencv-contrib-python==4.1.0.25

1	pip3 install opencv-contrib-python==4.1.0.25

Также, если с помощью описанной последовательности действий вам не удалось по каким либо причинам установить OpenCV на Raspberry Pi, то можете попробовать установить ее с помощью CMake.

Установка других необходимых пакетов

Установка ZBar

ZBar является лучшей в настоящее время библиотекой для обнаружения и декодирования различных типов штрих-кодов и QR кодов. Для ее установки используйте следующую команду:

pip3 install pyzbar

1	pip3 install pyzbar

Установка imutils

Библиотека imutils используется для выполнения типовых операций обработки изображений, таких как сдвиг, поворот, изменение размера, скелетирование. Установить ее можно с помощью следующей команды:

pip3 install imutils

1	pip3 install imutils

Установка argparse

Библиотека argparse ответственна за парсинг аргументов командной строки. Для ее установки используйте команду:

pip3 install argparse

1	pip3 install argparse

Схема проекта

Для реализации нашего проекта сканера QR кодов нам потребуются только плата Raspberry Pi и камера для нее, поэтому для сборки конструкции проекта вам потребуется только подключить камеру к соответствующему слоту платы Raspberry Pi с помощью ленточного кабеля.

Использование камеры вместе с платой Raspberry Pi вы можете посмотреть в таких проектах как:

Объяснение программы для Raspberry Pi

Полный код программы приведен в конце статьи, здесь же мы кратко рассмотрим его основные фрагменты.

Первым делом в программе необходимо подключить (импортировать) все используемые библиотеки.

from imutils.video import VideoStream
from pyzbar import pyzbar
import argparse
import datetime
import imutils
import time
import cv2

from imutils.video import VideoStream

from pyzbar import pyzbar

import argparse

import datetime

import imutils

import time

import cv2

Затем создадим парсер аргументов, с помощью которого будем парсить аргументы. Аргументы в командной строке (Command-line argument) содержат информацию о пути к CSV файлу. Файл CSV (Comma Separated Values – значения, разделенные запятыми) содержит информацию о времени и содержимом каждого штрих-кода, полученного из видео потока.

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",
            help="path to output CSV file containing barcodes")
args = vars(ap.parse_args())

ap = argparse.ArgumentParser()

ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",

help="path to output CSV file containing barcodes")

args = vars(ap.parse_args())

После этого инициализируем видео стрим и расскомментируем следующую закомментированную строчку если вы используете USB веб-камеру.

#vs = VideoStream(src=0).start()
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
time.sleep(2.0)

#vs = VideoStream(src=0).start()

vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()

time.sleep(2.0)

Далее, внутри цикла (loop) мы будем производить захват кадра из видео стрима и уменьшать его размер до 400 пикселов. После захвата кадра мы будем вызывать pyzbar.decode чтобы обнаруживать и декодировать QR код.

frame = vs.read()
frame = imutils.resize(frame, width=400)
barcodes = pyzbar.decode(frame)

frame = vs.read()

frame = imutils.resize(frame, width=400)

barcodes = pyzbar.decode(frame)

Затем в цикле мы будем извлекать местоположение штрих-кода и рисовать границы штрих-кода на его изображении.

for barcode in barcodes:
        (x, y, w, h) = barcode.rect
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

for barcode in barcodes:

(x, y, w, h) = barcode.rect

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

Затем мы будем конвертировать информацию, содержащуюся в штрих-коде, в строку в формате "utf-8" с помощью соответствующей функции, и извлекать тип штрих-кода с помощью функции barcode.type.

barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
barcodeType = barcode.type

1 2	barcodeData = barcode.data.decode("utf-8") barcodeType = barcode.type

После этого сохраним извлеченные из штрих-кода данные и тип штрих-кода в переменной text и нарисуем данные штрих-кода и его тип на изображении.

text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
cv2.putText(frame, text, (x, y - 10),
     cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)

cv2.putText(frame, text, (x, y - 10),

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

Затем покажем данные штрих-кода и его тип.

cv2.imshow("Barcode Reader", frame)

1	cv2.imshow("Barcode Reader", frame)

Далее, на заключительном шаге проверим, нажата ли клавиша ‘s’. Если она нажата, то прерываем основной цикл программы и начинаем процесс очистки.

key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# if the `s` key is pressed, break from the loop
if key == ord("s"):
        break
print("[INFO] cleaning up...")
csv.close()
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

# if the `s` key is pressed, break from the loop

if key == ord("s"):

break

print("[INFO] cleaning up...")

csv.close()

cv2.destroyAllWindows()

vs.stop()

Тестирование работы сканера QR кодов

Когда аппаратная часть проекта будет готова запустите программу проекта на выполнение. После этого вы увидите окно, в котором будет транслироваться видео в реальном времени, получаемое с камеры. После этого в поле зрения камеры вы можете помещать QR коды (штрих-коды). Когда плата Raspberry Pi произведет декодирование QR кода, она нарисует прямоугольник красного цвета вокруг QR кода и напишет его тип как показано на рисунке ниже.

Более подробно работу проекта вы можете посмотреть на видео, приведенном в конце статьи.

Исходный код программы на Python

from imutils.video import VideoStream
from pyzbar import pyzbar
import argparse
import datetime
import imutils
import time
import cv2

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",
help="path to output CSV file containing barcodes")
args = vars(ap.parse_args())
#vs = VideoStream(src=0).start()  # раскомментируйте эту строку если используете USB веб-камеру
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start() # для Pi Camera
time.sleep(2.0)
csv = open(args["output"], "w")
found = set()

while True:
frame = vs.read()
frame = imutils.resize(frame, width=400)
barcodes = pyzbar.decode(frame)
for barcode in barcodes:
(x, y, w, h) = barcode.rect
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
barcodeType = barcode.type
text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)
        print (text)
cv2.putText(frame, text, (x, y - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

# if the barcode text is currently not in our CSV file, write (если текста штрих-кода нет в CSV файле, напишите)
# the timestamp + barcode to disk and update the set (временную метку + штрих-код и обновите набор)
if barcodeData not in found:
csv.write("{},{}\n".format(datetime.datetime.now(),
barcodeData))
csv.flush()
found.add(barcodeData)
cv2.imshow("Barcode Reader", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

# if the `s` key is pressed, break from the loop (если клавиша `s` нажата производим выход из цикла)
if key == ord("s"):
break
print("[INFO] cleaning up...")
csv.close()
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

from imutils.video import VideoStream

from pyzbar import pyzbar

import argparse

import datetime

import imutils

import time

import cv2

ap = argparse.ArgumentParser()

ap.add_argument("-o", "--output", type=str, default="barcodes.csv",

help="path to output CSV file containing barcodes")

args = vars(ap.parse_args())

#vs = VideoStream(src=0).start() # раскомментируйте эту строку если используете USB веб-камеру

vs = VideoStream(usePiCamera=True).start() # для Pi Camera

time.sleep(2.0)

csv = open(args["output"], "w")

found = set()

while True:

frame = vs.read()

frame = imutils.resize(frame, width=400)

barcodes = pyzbar.decode(frame)

for barcode in barcodes:

(x, y, w, h) = barcode.rect

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")

barcodeType = barcode.type

text = "{} ({})".format(barcodeData, barcodeType)

print (text)

cv2.putText(frame, text, (x, y - 10),

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

# if the barcode text is currently not in our CSV file, write (если текста штрих-кода нет в CSV файле, напишите)

# the timestamp + barcode to disk and update the set (временную метку + штрих-код и обновите набор)

if barcodeData not in found:

csv.write("{},{}\n".format(datetime.datetime.now(),

barcodeData))

csv.flush()

found.add(barcodeData)

cv2.imshow("Barcode Reader", frame)