在 zbar：给我来10G打码图片 一文中桔子菌介绍了怎么用pyzbar识别条码和二维码的方法，今天我们聊聊怎么用OpenCV检测和识别条码、二维码。
OpenCV在V4.5.3版本的contrib包中提供了一个barcode::BarcodeDetector类，用这个类可以实现条形码的识别，不过目前仅支持EAN13编码的条形码，其他类型的条形码在当前版本的BarcodeDetector还不支持。
在Python中使用，需要先安装opencv的contrib包：
导入模块时无差异仍然使用import cv2。
下面我们来看下具体的使用过程，首先创建一个条码检测实例：
然后用detectAndDecode()方法检测和识别条码，该方法将检测条码的存在和识别条码封装在一起：
返回的结果包含4个元素，分别是是否检测到条码、识别的条码信息、条码类型和条码位置：
运行结果：
这其中条码位置包含了4个元素，代表了检测到的矩形框的4个角的坐标。
利用这些坐标可以在图像中标注识别到条码位置：
当然上述检测方法detectAndDecode()也可以拆分成2个步骤进行，第1步先用detect()检测是否有条码：
运行结果：
第2步将检测到的points传入decode()方法进行识别：
运行结果：
标注识别到的条码位置和前面一样，这里不再重复。
OpenCV中的QRCodeDetector类可以实现二维码的检测，QRCodeDetector类在OpenCV的3.0版本中就已经出现了，而且是在正式库不是contrib库中。
首先用QRCodeDetector()创建实例：
然后将图像传入到detectAndDecode()方法中检测和识别：
返回的结果包含3个元素，第1个为识别的二维码信息，utf8格式的字符串；第2个为检测到的位置，包含4个点；第3个为二值化后的二维码，尺寸较原图更小。
运行结果：
这其中位置points包含了检测到的二维码位置，每组包含4个元素，代表了检测到的矩形框的4个角的坐标。用这些坐标可以在图像中标注识别到条码位置：
这里是在演示检测效果，不是打广告
也可以用2个步骤分开执行，先用detect()方法检测，返回是否检测到二维码，以及二维码的位置：
运行结果：
再用decode()方法识别，传入图像和上一步检测的二维码位置，返回的结果包含二维码信息和二值化后的二维码图像：
运行结果：
另外需要注意的是detectAndDecode()只能用来检测图像中只有1个二维码的情况，当图像中有多个二维码时，它的返回值qr_info为空字符串。
如果不确定图像中是否有多个二维码，可以用detectAndDecodeMulti()方法检测可能的多个二维码：
运行结果：
detectAndDecodeMulti()方法返回包含4个元素的元组，第1个为是否检测到二维码，第2个为检测到的二维码信息，第3个为二维码边角的4个点，第4个为二值化处理后的二维码图片，后面3个元素均为list类型。