基于腾讯开源的二维码识别技术，通过OpenCV的WeChatQRCode模块实现复杂场景下的二维码识别。

以下文章来源于ALL程序猿，作者ALL程序猿

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  经常需要识别二维码，例如用于文件录入、药品追溯、发票校验等场景。一开始，尝试使用pyzbar，但测试后发现其对中文二维码的支持非常有限——要么乱码，要么识别失败，体验极差。

为此，开始寻找更强大的替代方案，最终选定了由微信团队贡献给 OpenCV 的wechat_qrcode模块。它结合了二维码检测与超分辨率增强模型，识别率高，抗干扰能力强，尤其适合复杂背景下的二维码识别任务。

一、环境依赖

Python 3.x

OpenCV ≥ 4.5（需包含wechat_qrcode模块）

安装命令如下：

pip install opencv-contrib-python

注意：必须安装opencv-contrib-python，而不是opencv-python，因为wechat_qrcode模块仅包含在 contrib 包中。

二、模型文件准备

要启用WeChatQRCode模块，需要下载以下四个模型文件：

detect.prototxt

detect.caffemodel

sr.prototxt

sr.caffemodel

请前往微信官方 GitHub 仓库下载，并将其放置于你的脚本目录中：

下载地址：https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/tree/wechat_qrcode

三、二维码识别核心代码

import cv2

def detect_qrcode(image_path):

  # 初始化 WeChat QRCode 检测器

  try:

      detector = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode(

          "detect.prototxt",

          "detect.caffemodel",

          "sr.prototxt",

          "sr.caffemodel"

      )

  except Exception as e:

      print("初始化 WeChatQRCode 失败")

      print("请确认模型文件已正确放置到脚本目录中")

      return []

  # 读取图像并进行亮度与对比度增强

  img = cv2.imread(image_path)

  if img isNone:

      print(f"无法读取图片: {image_path}")

      return []

  img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1.2, beta=40)

  # 检测并解码二维码

  results, _ = detector.detectAndDecode(img)

  return [res for res in results if res]

img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1.2, beta=40)

四、运行示例

if __name__ == "__main__":

  image_path = "your_image.jpg"  # 替换为你的图片路径

  qrcodes = detect_qrcode(image_path)

  if qrcodes:

      print("识别到的二维码内容：")

      for i, content in enumerate(qrcodes, 1):

          print(f"{i}. {content}")

  else:

      print("未识别到二维码")