Vergleichende Analyse der Verwendung und Erkennungsrate der Identifizierung von QR-Codes unter Python

 最近项目中用到二维码图片识别，在python下二维码识别，目前主要有三个模块：zbar 、zbarlight、zxing。

1、三个模块的用法：

#-*-coding=utf-8-*-import os 
import loggingimport zbar 
from PIL import Image 
import zxingimport randomimport zbarlight

logger=logging.getLogger(__name__)if not logger.handlers :logging.basicConfig(level=logging.INFO)
DEBUG= (logging.getLevelName(logger.getEffectiveLevel())=='DEBUG')  


def ocr_qrcode_zbar(filename):
    img=Image.open(filename)
    width, height = img.size
    raw = img.tobytes()
    
    scanner = zbar.ImageScanner()
    scanner.parse_config('enable')        #把图像装换成数据zarimage = zbar.Image(width, height, 'Y800', raw)    #扫描器进行扫描    scanner.scan(zarimage)
    
    data = '' for symbol in zarimage:# 对结果进行一些有用的处理data += symbol.data if data:
        logger.debug(u'识别二维码:%s,内容: %s' %(filename ,data))else:
        logger.error(u'识别zbar二维码出错:%s' %(filename))
        img.save('%s-zbar.jpg' %filename)  return data 

def ocr_qrcode_zbarlight(filename):
    img=Image.open(filename)

    width, height = img.size
    raw = img.tobytes()        #把图像装换成数据data = zbarlight.qr_code_scanner(raw, width, height)    if data:
        logger.debug(u'识别二维码:%s,内容: %s' %(filename ,data))else:
        logger.error(u'识别zbarlight二维码出错:%s' %(filename))
        img.save('%s-zbar.jpg' %filename)  return data 

def ocr_qrcode_zxing(filename):#在当前目录生成临时文件，规避java的路径问题img= Image.open(filename)
    ran= int(random.random()*100000)
    img.save('%s%s.jpg' %(os.path.basename(filename).split('.')[0],ran))
    zx = zxing.BarCodeReader()
    data =''zxdata = zx.decode('%s%s.jpg' %(os.path.basename(filename).split('.')[0],ran))#删除临时文件os.remove('%s%s.jpg' %(os.path.basename(filename).split('.')[0],ran))if zxdata:
        logger.debug(u'zxing识别二维码:%s,内容: %s' %(filename ,zxdata.data))
        data = zxdata.dataelse:
        logger.error(u'识别zxing二维码出错:%s' %(filename))
        img.save('%s-zxing.jpg' %filename)  return data    
if __name__ == '__main__': 
    filename =r'D:\python\00025328.jpg'
 #zbar二维码识别ltext = ocr_qrcode_zbar(filename)
    logger.info( u'[%s]Zbar二维码识别:[%s]!!!' %(filename,ltext))print ltext    #zbarlight二维码识别ltext = ocr_qrcode_zbarlight(filename)
    logger.info( u'[%s]Zxing二维码识别:[%s]!!!' %(filename,ltext))print ltext #zxing二维码识别ltext = ocr_qrcode_zxing(filename)
    logger.info( u'[%s]Zxing二维码识别:[%s]!!!' %(filename,ltext))print ltext

 

2、使用对比

1、zbar和zbarlight内核一致，都是基于zbar的dll编译加载的。

2、zbarlight使用比zbar更简单，不过是在zbar的基础又做了一点点封装而已。

3、zxing是基于java的zxing核心的python分支，其原理是调用javaw 加载zxing的core.jar包，再获取输出结果。

zxing的调试是一个大坑，网上的资料都存在这样那样的信息过时问题，加上zxing对java的依赖问题更多，这篇博客  相对来说比较清晰，但是估计初学者看起来会比较累。

 

 

3、总结：

1、项目的图片来源于是纸质文件的扫描件（qrcode），实际情况相对复杂，存在打印偏移，与其他文字重叠、图片变形、色带缺墨导致图片残缺等多种可能性。虽然经过一系列的图片处理，但目前来看三个包在容错性都不算太好。

2、但是，但是…… 微信中的“扫一扫”，却可以做到正常识别，应该是微信的二维码识别是有自己的独到算法，遗憾微信没有开放接口，也没有查到相关资料。

3、支付宝的"扫一扫"，识别率略次于微信，但是也比开源的几个包要强的多。

4、网上有一些付费api，识别率也一般，怀疑也是基于zxing和zbar的二次封装。

5、三流无名厂家的二维码扫描头硬件，直接扫描该纸质文件，识别率基本可以做到90%以上，当然这不排除是扫描转换时产生的信息丢失这个重要因素。

综上，以识别能力排序，硬件>微信>支付宝>zxing>zbarlight(zbar)。

软件算法以微信最高，但比起硬件还是有差距，期待高手破解或者剥离微信的算法，也欢迎商用api开发者进行交流（可以付费），联系QQ 16906913 ，谢谢。

以上……

 

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