分享Python文本生成二維碼實例
本文實例分享了Python文本生成二維碼的詳細代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
測試一:將文本生成白底黑字的二維碼圖片
測試二:將文本生成帶logo的二維碼圖片
#coding:utf-8
'''
Python生成二維碼 v1.0
主要將文本生成二維碼圖片
測試一:將文本生成白底黑字的二維碼圖片
測試二:將文本生成帶logo的二維碼圖片
'''
__author__ = 'Xue'
import qrcode
from PIL import Image
import os
#生成二維碼圖片
def make_qr(str,save):
qr=qrcode.QRCode(
version=4, #生成二維碼尺寸的大小 1-40 1:21*21(21+(n-1)*4)
error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_M, #L:7% M:15% Q:25% H:30%
box_size=10, #每個格子的像素大小
border=2, #邊框的格子寬度大小
)
qr.add_data(str)
qr.make(fit=True)
img=qr.make_image()
img.save(save)
#生成帶logo的二維碼圖片
def make_logo_qr(str,logo,save):
#參數(shù)配置
qr=qrcode.QRCode(
version=4,
error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_Q,
box_size=8,
border=2
)
#添加轉(zhuǎn)換內(nèi)容
qr.add_data(str)
#
qr.make(fit=True)
#生成二維碼
img=qr.make_image()
#
img=img.convert("RGBA")
#添加logo
if logo and os.path.exists(logo):
icon=Image.open(logo)
#獲取二維碼圖片的大小
img_w,img_h=img.size
factor=4
size_w=int(img_w/factor)
size_h=int(img_h/factor)
#logo圖片的大小不能超過二維碼圖片的1/4
icon_w,icon_h=icon.size
if icon_w>size_w:
icon_w=size_w
if icon_h>size_h:
icon_h=size_h
icon=icon.resize((icon_w,icon_h),Image.ANTIALIAS)
#計算logo在二維碼圖中的位置
w=int((img_w-icon_w)/2)
h=int((img_h-icon_h)/2)
icon=icon.convert("RGBA")
img.paste(icon,(w,h),icon)
#保存處理后圖片
img.save(save)
if __name__=='__main__':
save_path='theqrcode.png' #生成后的保存文件
logo='logo.jpg' #logo圖片
str=raw_input('請輸入要生成二維碼的文本內(nèi)容:')
#make_qr(str)
make_logo_qr(str,logo,save_path)
那Python使用QRCode模塊如何生成二維碼?
1、簡介
python-qrcode是個用來生成二維碼圖片的第三方模塊,依賴于 PIL 模塊和 qrcode 庫。
2、簡單用法
import qrcode
img = qrcode.make('hello, qrcode')
img.save('test.png')
3、高級用法
import qrcode
qr = qrcode.QRCode(
version=1,
error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,
box_size=10,
border=4,
)
qr.add_data('hello, qrcode')
qr.make(fit=True)
img = qr.make_image()
img.save('123.png')
4、參數(shù)含義:
version:值為1~40的整數(shù),控制二維碼的大小(最小值是1,是個12×12的矩陣)。 如果想讓程序自動確定,將值設(shè)置為 None 并使用 fit 參數(shù)即可。
error_correction:控制二維碼的錯誤糾正功能??扇≈迪铝?個常量。
ERROR_CORRECT_L:大約7%或更少的錯誤能被糾正。
ERROR_CORRECT_M(默認):大約15%或更少的錯誤能被糾正。
ROR_CORRECT_H:大約30%或更少的錯誤能被糾正。
box_size:控制二維碼中每個小格子包含的像素數(shù)。
border:控制邊框(二維碼與圖片邊界的距離)包含的格子數(shù)(默認為4,是相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的最小值)
希望本文所述對大家學(xué)習(xí)Python程序設(shè)計有所幫助。
相關(guān)文章
Pytorch 定義MyDatasets實現(xiàn)多通道分別輸入不同數(shù)據(jù)方式
今天小編就為大家分享一篇Pytorch 定義MyDatasets實現(xiàn)多通道分別輸入不同數(shù)據(jù)方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-01-01
Python動態(tài)規(guī)劃實現(xiàn)虛擬機部署的算法思想
這篇文章主要介紹了Python動態(tài)規(guī)劃實現(xiàn)虛擬機部署的算法思想,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2021-07-07

