バーコードを作成、読み取り

計画

1. QRコードとバーコードの違いをまとめる
   • 扱えるデータの違い
2. 実際に作成
3. 読み取り

1. QRコードとバーコードの違い

扱えるデータの違い

• データ量
  • QR: 多くて数千桁の文字数
  • バー: 格納数の多い規格でも英数字100桁程度が上限

今回はタスク管理を目的とするのでQRを選択した。
データベースにタスクの内容を保存する場合はバーコードでも良いだろう。

ライブラリ選択

ライブラリ	作成	読み取り	備考
qrcode	○	×	シンプルで使いやすいQRコード生成ライブラリ
pyzbar	×	○	バーコードやQRコードの読み取りに使用
opencv-python	×	○	コンピュータビジョンライブラリ、QRコードの読み取りも可能
zxing (ZXing)	×	○	Javaベースのバーコードスキャナー、Pythonバインディングあり
qrtools	○	○	Python 2用だが、Python 3でも使用可能
segno	○	×	追加の依存関係がない純粋なPythonで書かれたQRコード生成ライブラリ
qrtool (qrcodegen)	○	×	高機能なQRコード生成ライブラリ
MyQR	○	×	カスタマイズされたQRコード（カラーやアニメーション）を生成可能
pyqrcode	○	×	SVG形式での出力もサポートするQRコード生成ライブラリ
Pillow	△	×	直接QRコードを生成する機能はないが、画像処理に使用

chatGPTに聞いた内容です

qrcode、opencv、pyzbarを使用することに決めた。

2. 実際に作成

create_QR.py

import qrcode

# QRコードに含めるデータ
data = "Hello, World!"

# QRコードを作成
qr = qrcode.QRCode(
    version=1,  # サイズのバージョン
    error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,  # エラー訂正レベル
    box_size=15,  # 各ボックスのサイズ
    border=10,  # ボーダーのサイズ
)
qr.add_data(data)
qr.make(fit=True)

# 画像を生成
img = qr.make_image(fill='black', back_color='white')

# 画像を保存
img.save("output/qrcode.png")

エラー訂正レベル

エラー訂正レベル	訂正能力	説明
L (Low)	約7%の誤りを訂正可能	軽度の汚れや傷、小さな部分の欠損
M (Medium)	約15%の誤りを訂正可能	比較的多くの汚れや傷、部分的な欠損
Q (Quartile)	約25%の誤りを訂正可能	大きな部分の欠損や歪み、部分的な破損
H (High)	約30%の誤りを訂正可能	大きく破損したり、強い汚れがある場合でも訂正可能

バージョンごとの扱える日本語数

バージョン	行×列の数	L レベル	M レベル	Q レベル	H レベル
1	21×21	17	14	11	7
5	37×37	106	84	60	44
10	57×57	174	137	104	81
15	77×77	279	220	167	130
20	97×97	379	301	229	178
25	117×117	502	386	293	221
30	137×137	641	493	376	279
35	157×157	799	610	466	335
40	177×177	961	736	574	409

chatGPT調べです

3. 読み取り

read_QR.py

import cv2
from pyzbar import pyzbar


def decode_qr_code(image):
    # QRコードを検出してデコードする
    # decoded_objects = pyzbar.pyzbar.decode(image)
    decoded_objects = pyzbar.decode(image)
    
    for obj in decoded_objects:
        # デコードされたデータを出力
        print("Type:", obj.type)
        print("Data:", obj.data.decode("utf-8"))
    return image

# カメラからのキャプチャを開始
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # フレームをキャプチャ
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # QRコードをデコード
    frame = decode_qr_code(frame)
    # フレームを表示
    cv2.imshow('QR Code Scanner', frame)
    # 'q'キーを押すと終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# カメラのリソースを解放してウィンドウを閉じる
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

cv2.VideoCapture(0)でmacからiphoneカメラを起動しようとしたらエラーが出る。
iphoneとmacを有線で繋ぐことで解決した

反省

計画段階でライブラリを選択する段階を考慮できていなかった。
今後は、ライブラリを探す工程があることを意識したい。