二维码识别并保存到MySQL数据库
一、程序说明
利用Python的第三方库OpenCv、pyZbar和PyMySQL,进行二维码信息识别,并将识别出来的二维码信息存入到数据库。
二、环境搭建(基于Python3、Ubuntu)
安装OpenCv:
sudo pip3 install opencv_python==3.4.2.16
安装pyzbar:
sudo pip3 install pyzbar
安装PyMySQL:
sudo pip3 install PyMySQL
三、准备工作
对于MySQL数据库的操作采用Navicat可视化工具,数据库为test,表为qrcode。
如图:
附Navicat安装教程:https://blog.csdn.net/superit401/article/details/78110079/
解决Navicat中文乱码教程:https://blog.csdn.net/sinat_26546385/article/details/80381282
四、代码示例:
# coding=utf-8
import cv2
import pyzbar.pyzbar as pyzbar
import pymysql
# 定义标志,用来结束程序运行
flag = True
# 将二维码信息存入到MySQL数据库
def insert(type, data):
# 定义全局变量
global flag
# 创建数据库连接对象
conn = pymysql.connect(
# 数据库的IP地址
host="127.0.0.1",
# 数据库用户名称
user="root",
# 数据库用户密码
password="123456",
# 数据库名称
db="test",
# 数据库端口名称
port=3306,
# 数据库的编码方式 注意是utf8
charset="utf8"
)
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = conn.cursor()
# SQL插入语句
sql = "insert into qrcode(type,data) values(%s,%s)"
try:
# 执行sql语句
if cursor.execute(sql, (type, data)) != -1:
flag = False
# 提交到数据库执行
conn.commit()
except Exception as e:
# 如果发生错误则回滚并打印错误信息
conn.rollback()
print(e)
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭数据库连接
conn.close()
# 解析二维码
def decode(image):
# 解析图像
barcodes = pyzbar.decode(image)
for barcode in barcodes:
# 提取二维码的边界框的位置
(x, y, w, h) = barcode.rect
# 画出图像中条形码的边界框
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 二维码类型
barcodeType = barcode.type
# 二维码数据
barcodeData = barcode.data.decode("utf-8")
# 将信息存入数据库
insert(barcodeType, barcodeData)
# 绘出图像上二维码类型和二维码的数据
text = "{} ".format(barcodeType, barcodeData)
cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
.5, (0, 0, 125), 2)
# 向终端打印条形码数据和条形码类型
print("[INFO] Found {} barcode: {}".format(barcodeType, barcodeData))
return image
# 调用摄像头识别二维码
def detect():
# 调用内置摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0代表内置摄像头,参数1代表外置摄像头
# 实时显示图像
while flag:
# 读取当前帧
ret, frame = camera.read() # ret:boolean值,表示是否正常打开摄像头 frame:获取当前帧图像
# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 调用解析函数
img = decode(gray)
# 按Q键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 显示图像
cv2.imshow("camera", img)
# 释放摄像头资源
camera.release()
# 关闭显示图像的窗口
cv2.destroyAllWindows()
# 主函数入口
if __name__ == '__main__':
detect()
输出结果:
Navicat显示结果: