【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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