1. 二维码

二维码( 2−Dimensional Barcode)，又称二维条形码。它是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形来记录数据符号信息的；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，使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，通过图像输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。

二维码有其特定的字符集，每个字符占有一定的宽度，每种码具有一定的校验功能，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等特点。

二维条形码是在二维空间水平和竖直方向存储信息的条形码。它的优点是信息容量大，译码可靠性高，纠错能力强，制作成本低，保密与防伪性能好。

目前，世界上应用最多的二维条码符号有Aztec Code、PDF147、QR Code等。

常见的二维码为QR CodeCode，QR全称是Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式。它的结构如下：

QR Code属于矩阵式二维条码，又称棋盘式二维条码。它是在一个矩形空间通过黑、白像素在矩阵中的不同分布进行编码。在矩阵相应元素位置上，用点（方点、圆点或其他形状）的出现表示二进制“1”，点的不出现表示二进制的“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。主要有以下特点：

1. 符号规格从版本1(21×21)到版本40(177×177)，每提高一个版本，每边增加4个码元（即指构成QR码的方形黑白点）；

2. 信息容量大：能存储7089个数字字符或4296个字母字符或2953个8位字节字符或1817汉字字符；

3. 纠错能力强：即使部分编码变脏或破损，也可以恢复数据。L级约可纠错7%的数据码字，M级约可纠错15%的数据码字，Q级约可纠错25%的数据码字，H级约可纠错30%的数据码字；

4. 可以从任意方向读取：QR码可以从360°任一方向均可快速读取。通过QR码中的三处定位图案，可以帮助QR码不受背景样式的影响，实现快速稳定的读取。

2. MyQR

MyQR可以生成常见的二维码、艺术二维码（黑白或彩色），动态二维码（黑白或彩色），安装命令如下：

    
       pip install MyQR

生成二维码代码如下：

    
     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确实是挺好用的，唯一的缺点就是，不支持中文！！！没错，是不是有点遗憾，它只支持以下字符：

数字 0 到 9
大小写的英文字母
常用英文标点符号和空格

3. qrcode

qrcode的功能虽稍逊于MyQR，但是它支持中文字符，且能生成矢量图，安装命令如下：

    
       pip install qrcode

生成二维码代码如下：

    
     def mergeImg(img1, img2, flag=True):"""    合并图像    :param img1:    :param img2:    :param flag: True 表示将logo居中, False 表示将logo作为背景图    :return:    """    img1_w, img1_h = img1.sizeif flag:        img2_w = int(img2.size[0] / 3)        img2_h = int(img2.size[1] / 3)# 缩放logo        img2 = img2.resize(size=(img2_w, img2_h), resample=Image.ANTIALIAS)# 将logo居中显示        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)# 两张图片的size和mode要一致# 计算公式为out = image1 * (1.0 - alpha) + image2 * alpha# 这里的背景色就是一种干扰了, 如果将二维码的透明度设置过高会识别不出来        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() 返回的是一个PilImage对象# 可以使用pillow对它进行图像处理相关的操作# 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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