【Python精彩案例】生成动态二维码

​首先看下本文最终效果：

1 生成二维码

生成二维码可以直接使用现成的python库：qrcode:

pip install qrcode

使用qrcode生成二维码：

def mk_qr(txt, dst):
    img = qrcode.make(txt)
    img.save(dst)

简单测试：

mk_qr("hello world !", "text.jpg")

生成二维码如下，扫码可以看到hello world !字样：

2 gif 图像解析与生成

生成动态图需要读取原始gif图并生成新的gif图，即需要读取和保存功能。使用opencv可以轻松读取gif，首先安装opencv库：

pip install opencv-python

读取gif每一帧：

def parse_gif(path):
    frames = []
    cap = cv2.VideoCapture(path)
    ret, image = cap.read()
    while ret:
        frames.append(image)
        ret, image = cap.read()

    cap.release()
    return frames

使用imageio可以轻松将多帧图片转为gif图，首先安装imageio:

pip install imageio

将多帧图片组合保存为gif：

def save_gif(frames, dst, fps=60):
    imageio.mimsave(dst, frames, fps=fps)

3 合成单帧码

提取二维码掩码

通过二维码可以得知哪些位置像素值是编码区域，哪些是背景。我们需要将编码区域设置为1，背景区域设置为0。

def load_qr(path):
    qr = cv2.imread(path)
    qr = cv2.cvtColor(qr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 将编码区域设置为1，背景区域设置为0
    _, qr = cv2.threshold(qr, 240, 1, 1)
    qr = cv2.cvtColor(qr, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    return qr

我们准备好一张二维码，得到如下所示的掩码：

融合帧图片

准备好一张gif图

通过parse_gif函数得到每一帧后，将每一帧做融合：

# 调整图片亮度，max_v为亮度值，最大为1.0，最小为0.0
def proc_frame(frame, max_v=1.0):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = gray / 255.0
    scale = max_v / (np.max(gray) + 1e-8)
    frame = np.clip(frame * scale, 0 , 255).astype(np.uint8)
    return frame


def mix(qr, frame):
    h, w = qr.shape[0:2]
    bg = np.ones((h, w, 3), np.uint8) * 255
    frame = cv2.resize(frame, (w, h))
    frame = proc_frame(frame)
    out = qr * frame + (1 - qr) * bg
    out = np.clip(out, 0, 255)
    out = cv2.cvtColor(out, cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.uint8)
    return out

为了防止帧过于白导致二维码无法被识别，可以调用proc_frame函数指定最大亮度值max_v，如果gif偏量，可以将整体亮度调暗，避免后续二维码无法被识别。

建议尽量使用偏暗或者是色彩鲜艳的gif，避免使用偏白或偏灰白的gif，尤其是四个角落位置，避免白色。

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