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1、计划介绍
技术栈：
Python语言、深度学习、YOLO模型、pyqt界面
可以检测是否是二维码+定位+二维码内容识别，允许运用任意一款微信小程序来生成二维码
2.1 二维码的识别流程
开始， 对采集的彩色图像进行灰度化， 以提高后继的运行速度。
其次， 去除噪声。 采用十字形中值滤波去除噪音对二码图像的干扰主要是盐粒噪声。
利用灰度直方图应用， 使用迭代法选取适当的阈值， 对二维码进行二值化处理，灰度化 去噪 二值化 寻找探测图形确定旋转角度 定位 旋转
获得数据使其变为白底黑色条码。
最后， 确定二维码的位置探测图形， 对条码进行定位， 旋转至水平后， 获得条码数据，以便下一步进行解码。
2、项目界面
（1）上传二维码图片进行检测识别，左侧会显示检测识别结果
（2）上传二维码图片进行检测识别，左侧会显示检测识别结果，左侧识别结果：today is 2025.03.04
（3）打开摄像头进行实时检测识别，左侧会表现检测识别结果
（4）打开摄像头进行实时检测识别，左侧会显示检测识别结果
3、项目说明
1.1 二维码介绍
用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的、黑白相间的、记录数据符号信息的图形；在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，运用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理：它具有条码技术的一些共性：每种码制有其特定的字符集；每个字符占有一定的宽度；具有一定的校验功能等。同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化点。就是二维条码/二维码
1.2 QRCode
常见的二维码为QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar
Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。
基于 Python 与 YOLO 模型的二维码检测识别系统介绍
该项目是一款聚焦二维码全流程处理的桌面应用，以 Python 为开发核心，融合深度学习 YOLO 模型的检测能力与 PyQt 的可视化界面，实现二维码 “检测定位 - 内容识别” 双功能，帮助静态图片上传与摄像头实时识别，可适配日常扫码、信息核验等场景，操作便捷且识别效率高，同时兼容微信小代码生成的常见 QR Code 二维码。
技术栈选择紧扣 “功能需求 - 用户体验”：Python 作为基础语言，凭借丰富的图像处理库（如 OpenCV）与 YOLO 模型调用接口，为识别流程提供灵活支撑；YOLO 模型是核心检测工具 —— 相较于传统检测算法，YOLO 具备 “实时性强、定位精准” 优势，能快速从图像中锁定二维码位置，适配静态与动态（摄像头）场景；PyQt 则构建友好操作界面，替代代码式操作，让非技术用户经过点击按钮即可完成上传、检测、查看结果等操作，降低使用门槛。
项目核心竞争力在于标准化的二维码识别流程，保障识别准确性：第一步灰度化处理，将彩色图像转为灰度图，减少色彩通道数据量，显著提升后续处理速度；第二步去噪优化，采用十字形中值滤波，针对性消除盐粒噪声（二维码常见干扰），避免噪声影响二维码轮廓识别；第三步二值化处理，通过迭代法自动选取阈值，将灰度图转为 “白底黑码” 的二元图像，突出二维码条码特征；最后定位与解码，通过识别二维码的位置探测图形确定其位置与旋转角度，调整至水平后提取条码材料，完成内容解码，整个流程层层递进，有效应对复杂图像环境。
体系功能与界面设计高度匹配用户需求，覆盖两类核心场景：其一为静态图片识别（对应界面 1、2），用户点击 “上传图片” 选择本地二维码（可由微信小应用生成），系统处理后在左侧实时显示结果 —— 如界面 2 中成功识别出 “today is 2025.03.04”，结果直观清晰；其二为摄像头实时识别（对应界面 3、4），用户点击 “打开摄像头”，系统调用设备摄像头捕捉实时画面，同步检测画面中的二维码并在左侧输出识别内容，适配动态扫码场景（如商品码、场景码实时读取）。
任务还充分考虑二维码特性，针对常见的 QR Code（Quick Response）优化 ——QR Code 存储信息量大、支持多种数据类型，系统解码模块可精准解析其承载的文本、链接等内容，适配日常多数二维码应用场景。综上，该系统以 “技术落地性” 为核心，通过清晰的识别流程、易用的界面与全面的特性，成为一款兼顾效率与体验的二维码处理工具。
4、核心代码
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
import cv2
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn
FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0] # root directory
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative
from models.common import DetectMultiBackend
from utils.datasets import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadStreams
from utils.general import (LOGGER, check_file, check_img_size, check_imshow, check_requirements, colorstr,
increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, strip_optimizer, xyxy2xywh)
from utils.plots import Annotator, colors, save_one_box
from utils.torch_utils import select_device, time_sync
@torch.no_grad()
def run(weights=ROOT / 'yolov3.pt', # model.pt path(s)
source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam
imgsz=640, # inference size (pixels)
conf_thres=0.25, # confidence threshold
iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold
max_det=1000, # maximum detections per image
device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
view_img=False, # show results
save_txt=False, # save results to *.txt
save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels
save_crop=False, # save cropped prediction boxes
nosave=False, # do not save images/videos
classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3
agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS
augment=False, # augmented inference
visualize=False, # visualize features
update=False, # update all models
project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name
name='exp', # save results to project/name
exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment
line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels)
hide_labels=False, # hide labels
hide_conf=False, # hide confidences
half=False, # use FP16 half-precision inference
dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference
):
source = str(source)
save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images
is_file = Path(source).suffix[1:] in (IMG_FORMATS + VID_FORMATS)
is_url = source.lower().startswith(('rtsp://', 'rtmp://', 'http://', 'https://'))
webcam = source.isnumeric() or source.endswith('.txt') or (is_url and not is_file)
if is_url and is_file:
source = check_file(source) # download
# Directories
save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok) # increment run
(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir
# Load model
device = select_device(device)
model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn)
stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx
imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size
# Half
half &= pt and device.type != 'cpu' # half precision only supported by PyTorch on CUDA
if pt:
model.model.half() if half else model.model.float()
# Dataloader
if webcam:
view_img = check_imshow()
cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference
dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt and not jit)
bs = len(dataset) # batch_size
else:
dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt and not jit)
bs = 1 # batch_size
vid_path, vid_writer = [None] * bs, [None] * bs
# Run inference
if pt and device.type != 'cpu':
model(torch.zeros(1, 3, *imgsz).to(device).type_as(next(model.model.parameters()))) # warmup
dt, seen = [0.0, 0.0, 0.0], 0
for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset:
t1 = time_sync()
im = torch.from_numpy(im).to(device)
im = im.half() if half else im.float() # uint8 to fp16/32
im /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
if len(im.shape) == 3:
im = im[None] # expand for batch dim
t2 = time_sync()
dt[0] += t2 - t1
# Inference
visualize = increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdir=True) if visualize else False
pred = model(im, augment=augment, visualize=visualize)
t3 = time_sync()
dt[1] += t3 - t2
# NMS
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)
dt[2] += time_sync() - t3
# Second-stage classifier (optional)
# pred = utils.general.apply_classifier(pred, classifier_model, im, im0s)
# Process predictions
for i, det in enumerate(pred): # per image
seen += 1
if webcam: # batch_size >= 1
p, im0, frame = path[i], im0s[i].copy(), dataset.count
s += f'{i}: '
else:
p, im0, frame = path, im0s.copy(), getattr(dataset, 'frame', 0)
p = Path(p) # to Path
save_path = str(save_dir / p.name) # im.jpg
txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # im.txt
s += '%gx%g ' % im.shape[2:] # print string
gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh
imc = im0.copy() if save_crop else im0 # for save_crop
annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names))
if len(det):
# Rescale boxes from img_size to im0 size
det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
# Print results
for c in det[:, -1].unique():
n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class
s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string
# Write results
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
if save_txt: # Write to file
xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh
line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format
with open(txt_path + '.txt', 'a') as f:
f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')
if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image
c = int(cls) # integer class
label = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')
annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))
if save_crop:
save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)
# Print time (inference-only)
LOGGER.info(f'{s}Done. ({t3 - t2:.3f}s)')
# Stream results
im0 = annotator.result()
if view_img:
cv2.imshow(str(p), im0)
cv2.waitKey(1) # 1 millisecond
# Save results (image with detections)
if save_img:
if dataset.mode == 'image':
cv2.imwrite(save_path, im0)
else: # 'video' or 'stream'
if vid_path[i] != save_path: # new video
vid_path[i] = save_path
if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter):
vid_writer[i].release() # release previous video writer
if vid_cap: # video
fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
else: # stream
fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0]
save_path += '.mp4'
vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))
vid_writer[i].write(im0)
# Print results
t = tuple(x / seen * 1E3 for x in dt) # speeds per image
LOGGER.info(f'Speed: %.1fms pre-process, %.1fms inference, %.1fms NMS per image at shape {(1, 3, *imgsz)}' % t)
if save_txt or save_img:
s = f"\n{len(list(save_dir.glob('labels/*.txt')))} labels saved to {save_dir / 'labels'}" if save_txt else ''
LOGGER.info(f"Results saved to {colorstr('bold', save_dir)}{s}")
if update:
strip_optimizer(weights) # update model (to fix SourceChangeWarning)
def main(opt):
check_requirements(exclude=('tensorboard', 'thop'))
run(**vars(opt))
if __name__ == "__main__":
opt = parse_opt()
main(opt)5、源码获取方式
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