前言
MAIX BIT(K210)和openmv在传统视觉处理这个方面代码是通用的，掌握K210的色块识别和二维码识别其实也掌握了openmv对应的用法。
一、二维码是什么？
二维码 （2-dimensional bar code），是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。从对二维码的定位上看，二维码是一个门、一扇窗，或是一个通道，我们所看到的会因扫描它呈现出另一番广阔的景象。打开手机扫一扫、拍一拍，整个操作过程只需短短几分钟，甚至是几十秒钟。大多数情况下，通过扫描二维码可以得到制作者想要告知你的信息。
QR码的特点：
1、容错率高
QR二维码有着30%的容错率。因此即便出现30%的不正确，扫描软件也可以正确完成解读二维码。
2、信息含量大
QR二维码最多可容纳多达1850个大写字母或2710个数字或1108个字节，或500多个汉字，是一维条形码的几十倍。计算机中常见的文字、声音、图片等信息都可以储存在二维码中，众多的语言和图像数据也可以用二维码轻松完成。
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二、使用方法
1.find_qrcodes() 函数
在image 模块中已经实现有查找二维码方法，需要使用非 minimum 固件版本(点击这里下载)，需要准备一个二维码，可以用草料二维码生成你想要的内容.
import image, sensor
img=sensor.snapshot()
#从摄像头获取图片，将摄像头对准二维码
res = img.find_qrcodes()
#从图片中查找所有二维码对象(image.qrcode)列表
print(res[0].payload())
#操作二维码对象，例如打印信息
2.QRCode类 – 二维码对象函数
二维码对象是由 image.find_qrcodes 返回的。
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| qrcode.corners() | 返回一个由该对象的四个角组成的四个元组(x,y)的列表。四个角通常是按照从左上角开始沿顺时针顺序返回的。 |
| qrcode.rect() | 返回一个矩形元组(x, y, w, h)，用于如二维码的边界框的 image.draw_rectangle 等其他的 image 方法。 |
| qrcode.x() | 返回二维码的边界框的x坐标(int)。也可以通过索引 [0] 取得这个值。 |
| qrcode.y() | 返回二维码的边界框的y坐标(int)。也可以通过索引 [1] 取得这个值。 |
| qrcode.w() | 返回二维码的边界框的w坐标(int)。也可以通过索引 [2] 取得这个值。 |
| qrcode.h() | 返回二维码的边界框的h坐标(int)。也可以通过索引 [3] 取得这个值。 |
| qrcode.payload() | 返回二维码有效载荷的字符串，例如URL 。也可以通过索引 [4] 取得这个值。 |
| qrcode.version() | 返回二维码的版本号(int)。也可以通过索引 [5] 取得这个值。 |
| qrcode.ecc_level() | 返回二维码的ECC水平(int)。也可以通过索引 [6] 取得这个值。 |
| qrcode.mask() | 返回二维码的掩码(int)。也可以通过索引 [7] 取得这个值。 |
| qrcode.data_type() | 返回二维码的数据类型。也可以通过索引 [8] 取得这个值。 |
| qrcode.eci() | 返回二维码的ECI。ECI储存了QR码中存储数据字节的编码。若您想要处理包含超过标准ASCII文本的二维码，您需要查看这一数值。您也可以通过索引 [9] 取得这个值。 |
| qrcode.is_numeric() | 若二维码的数据类型为数字式，则返回True。 |
| qrcode.is_alphanumeric() | 若二维码的数据类型为文字数字式，则返回True。 |
| qrcode.is_binary() | 若二维码的数据类型为二进制式，则返回True。如果您认真处理所有类型的文本，则需要检查eci是否为True，以确定数据的文本编码。通常它只是标准的ASCII，但是它也可能是有两个字节字符的UTF8。 |
| qrcode.is_kanji() | 若二维码的数据类型为日本汉字，则返回True。设置为True后，您就需要自行解码字符串，因为日本汉字符号每个字符是10位，而MicroPython不支持解析这类文本。 |
三、MAIX BIT(K210)识别二维码并与STM32通讯
先用草料二维码生成一个二维码，maix bit识别后将二维码框出来并识别到的信息打印出来。有了之前与stm32串口通讯的经验，就可以将识别到的信息通过串口发送到stm32。（下面的程序没有加串口，有需要的可以cv一下）
程序：
import image
import sensor
import lcd
import time
clock = time.clock()
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(0)
lcd.rotation(2)
sensor.skip_frames(30)
while True:
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
res = img.find_qrcodes() #识别二维码
fps =clock.fps()
if res:
for b in res:
tmp=img.draw_rectangle(b[0:4])
img.draw_string(2,2, res[0].payload(), color=(0,128,0), scale=2)#将二维码框出
print(res[0].payload())
lcd.display(img)
运行效果：
maix bit识别二维码
总结
用maix bit识别二维码的方法与openmv一样，现在只是初步学习了二维码识别的用法，想要深入学习，还得多使用一下QRCode类 – 二维码对象函数。