😏:Qr

QR 코드 인식

OpenCV와 pyzbar 라이브러리를 사용하여 QR 코드를 인식하는 단계적 접근법을 다룹니다.

환경 설정

필수 소프트웨어 설치

Visual Studio 2022 C Redistributable (64-bit) 설치가 필요합니다. pyzbar 라이브러리가 C 런타임에 의존하기 때문입니다.

필수 라이브러리

pip install opencv-python
pip install pyzbar
pip install matplotlib

기본 이미지 로딩 및 표시

기본 이미지 읽기

첫 번째 단계로 QR 코드가 포함된 이미지를 로딩하고 화면에 표시합니다.

import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt
import pyzbar.pyzbar as pyzbar

# 이미지 로딩
img = cv2.imread('../img/frame.png')

# matplotlib으로 이미지 표시
plt.imshow(img)
plt.show()

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

주요 포인트:

• cv2.imread()로 이미지를 메모리에 로딩

• plt.imshow()로 이미지를 화면에 표시

• 이미지 파일 경로가 정확한지 확인 필요

QR 코드 디코딩

그레이스케일 변환 및 디코딩

QR 코드 인식을 위해 이미지를 그레이스케일로 변환하고 pyzbar로 디코딩합니다.

import pyzbar.pyzbar as pyzbar

# 이미지 로딩
img = cv2.imread('../img/frame.png')

# 그레이스케일 변환 (QR 코드 인식을 위해 필요)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 그레이스케일 이미지 표시
plt.imshow(gray, cmap='gray')
plt.show()

# QR 코드 디코딩
decoded = pyzbar.decode(gray)
print(decoded)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

핵심 개념:

• cv2.cvtColor()로 컬러 공간 변환

• pyzbar.decode()가 QR 코드 정보를 추출

• 디코딩 결과는 리스트 형태로 반환

QR 코드 영역 시각화

경계 사각형 그리기

인식된 QR 코드 주변에 사각형을 그려서 위치를 시각적으로 표시합니다.

# 디코딩된 QR 코드 정보 처리
for d in decoded:
    # QR 코드 데이터 출력
    print(d.data.decode('utf-8'))
    print(d.type)
    
    # QR 코드 주변에 초록색 사각형 그리기
    cv2.rectangle(img, 
                 (d.rect[0], d.rect[1]), 
                 (d.rect[0] + d.rect[2], d.rect[1] + d.rect[3]), 
                 (0, 255, 0), 20)

plt.imshow(img)
plt.show()

매개변수 설명:

• d.rect: QR 코드의 위치 정보 (x, y, width, height)

• (0, 255, 0): BGR 색상 (초록색)

• 20: 선의 두께

텍스트 정보 추가

QR 코드 위에 디코딩된 텍스트 정보를 표시합니다.

# QR 코드 위에 텍스트 추가
text = d.data.decode('utf-8')  # 디코딩된 텍스트
cv2.putText(img, text, 
           (d.rect[0], d.rect[1] - 50), 
           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 
           3, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

매개변수 상세:

• text: 표시할 텍스트

• (d.rect[0], d.rect[1] - 50): 텍스트 위치 (QR 코드 위쪽)

• cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX: 폰트 타입

• 3: 폰트 크기

• 2: 텍스트 두께

• cv2.LINE_AA: 안티앨리어싱

실시간 웹캠 QR 코드 인식

완전한 웹캠 QR 코드 스캐너

웹캠을 사용하여 실시간으로 QR 코드를 인식하고 표시하는 완전한 프로그램입니다.

import pyzbar.pyzbar as pyzbar
import cv2

# 웹캠 초기화 (기본 카메라 사용)
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 이미지 저장을 위한 카운터
i = 0

while(cap.isOpened()):
    # 프레임 읽기
    ret, img = cap.read()
    
    if not ret:
        continue
    
    # 그레이스케일 변환
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # QR 코드 디코딩
    decoded = pyzbar.decode(gray)
    
    # 인식된 QR 코드 처리
    for d in decoded: 
        x, y, w, h = d.rect
        
        # QR 코드 데이터 추출
        barcode_data = d.data.decode("utf-8")
        barcode_type = d.type
        
        # 빨간색 사각형으로 QR 코드 영역 표시
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
        
        # 텍스트 정보 생성 및 표시
        text = '%s (%s)' % (barcode_data, barcode_type)
        cv2.putText(img, text, (x, y), 
                   cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 
                   (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
    
    # 화면에 결과 표시
    cv2.imshow('img', img)
    
    # 키보드 입력 처리
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):        # 'q' 키로 종료
        break
    elif key == ord('s'):      # 's' 키로 이미지 저장
        i += 1
        cv2.imwrite('c_%03d.jpg' % i, img)

# 리소스 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

핵심 기능 분석

웹캠 제어

초기화 및 해제:

• cv2.VideoCapture(0): 기본 카메라 연결

• cap.read(): 프레임 단위로 이미지 읽기

• cap.release(): 카메라 리소스 해제

QR 코드 인식 프로세스

처리 단계:

1. 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환

2. pyzbar로 QR 코드 정보 추출

3. 인식된 각 QR 코드에 대해 반복 처리

4. 시각적 표시 (사각형, 텍스트) 추가

사용자 인터페이스

키보드 제어:

• q 키: 프로그램 종료

• s 키: 현재 화면 이미지 저장

• cv2.waitKey(1): 키 입력 대기 (1ms)

문제 해결

일반적인 오류

카메라 접근 실패:

if not cap.isOpened():
    print("카메라를 열 수 없습니다.")
    exit()

QR 코드 인식 안됨:

• 조명 조건 확인

• QR 코드와 카메라 거리 조절

• 이미지 품질 및 해상도 확인

성능 최적화

프레임 처리 최적화:

• 필요시 이미지 크기 조정으로 처리 속도 향상

• ROI(Region of Interest) 설정으로 처리 영역 제한

확장 가능성

추가 기능 아이디어

데이터 처리:

• QR 코드 데이터를 파일에 저장

• 중복 QR 코드 필터링

• 히스토리 관리

UI 개선:

• 인식 상태 표시

• 설정 메뉴 추가

• 다양한 시각적 효과

다중 포맷 지원:

• 바코드 인식 추가

• 다양한 2D 코드 지원

이 가이드를 통해 OpenCV와 pyzbar를 사용한 QR 코드 인식 시스템을 단계적으로 구축할 수 있습니다.