はじめに
QRコードは生活のあらゆる場面で利用されている便利なツールです。商品のURLや会員情報など、さまざまな情報を格納できるQRコードを、プログラムで読み取ることができれば、その用途は無限大です。
この記事では、OpenCVを使用してQRコードをスキャンする手法を解説します。
OpenCVでは、QRコードをスキャンする機能としてQRCodeDetectorクラスとQRCodeDetectorArucoクラスが提供されていて、これらの違いと使い分けについて解説します。
また、OpenCVを使ったQRコードの生成方法については、こちらの記事で紹介していますのでご参考ください。
QRコード, QR Codeはデンソーウェーブの登録商標です。
QRコードの読み取り
OpenCVで、QRコードを読み取ることができるQRCodeDetectorクラスとQRCodeDetectorArucoクラスについて説明します。
これらの主な違いは以下の通りです。
おおむね、QRCodeDetectorArucoクラスの方が高性能となっています。
| 機能 | QRCodeDetectorクラス | QRCodeDetectorArucoクラス |
| 検出できるコード | QRコードのみ | QRコードとArUcoマーカー |
| 処理速度 | 低速 | 高速 |
| 検出精度 | 低 | 高 |
| 機能 | シンプル | 拡張性が高い |
| 対応しているOpenCVのバージョン | 3.4以降detectAndDecodeMultiメソッドは4.3以降 | 4.8以降 |
QRCodeDetectorクラスとQRCodeDetectorArucoクラスはGraphicalCodeDetectorクラスを継承したものとなっています。GraphicalCodeDetectorクラスにはデコードのみを行う、decodeメソッド、decodeMultiメソッド、QRコードの検出のみを行う、detectメソッド、detectMultiメソッド、１つのQRコードの検出とデコードを行うdetectAndDecodeメソッド、複数のQRコードの検出とデコードを一度で行うdetectAndDecodeMultiメソッドがあります。
本記事では最も汎用性のあるdetectAndDecodeMultiメソッドについてのみ解説します。
QRCodeDetectorクラスやQRCodeDetectorArucoクラスを使用したQRコードの読み取りは以下の手順となります。
- QRコードの画像の取得
QRCodeDetectorクラスまたは、QRCodeDetectorArucoクラスのオブジェクトを作成するdetectAndDecodeMultiメソッドで、QRコードの検出を実行
detectAndDecodeMulti()メソッド
detectAndDecodeMultiメソッドはOpenCVのバージョン3.4以降で利用可能な機能です。
detectAndDecodeメソッドとは異なり、画像内に複数のQRコードを同時に検出することができます。
detectAndDecodeMulti(入力画像,[, points[, straight_code]])
引数
| 名称 | 説明 |
| 入力画像（必須） | QRコードにエンコードするデータ |
| points（オプション） | 検出されたQRコードの四角形の頂点座標が格納されたnumpy配列が入力されます。戻り値として取得するものと同じです。 |
| straight_code（オプション） | 検出されたQRコードの各セルの白黒情報(0: 黒、1: 白)が格納されたnumpy配列が入力されます。各要素は、QRコードのバージョンに応じたサイズ(21x21、25x25、…) のベクトルです。戻り値として取得するものと同じです。 |
戻り値
下のデータが入ったタプルが戻り値となります。
| 名称 | 説明 |
| retval | QRコードを読み取ることができた場合、Trueを返し、できなかった場合、Falseを返します。 |
| decoded_info | デコードされたQRコードのデータ(UTF-8エンコード)が格納されたnumpy配列 |
| points | 検出されたQRコードの四角形の頂点座標が格納されたnumpy配列 |
| straight_code | 検出されたQRコードの各セルの白黒情報(0: 黒、1: 白)を格納するベクトル。各要素は、QRコードのバージョンに応じたサイズ(21x21、25x25、…) のベクトルです。戻り値として取得するものと同じです。 |
使い方
読み取るQRコードの画像データを準備します。
今回は、下の画像を用いました。
回転した６個のQRコードの画像です。
QRCodeDetectorクラス
QRCodeDetectorクラスのサンプルコードを下に示します。
上のQRコードを読みとるプログラムとなります。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# QRコードの画像を読み込む
image = cv2.imread("qrcodes.png")
# QRCodeDetectorオブジェクトを作成する
detector = cv2.QRCodeDetector()
# 画像内のすべてのQRコードを検出
retval, decoded_info, points, straight_qrcode = detector.detectAndDecodeMulti(image)
# 検出したQRコードの座標のデータ型を"int"に変換
points = points.astype(int)
# 描画設定
is_closed = True # QRコードを囲う四角形を閉包図形とする
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # フォントの種類
font_color = (255, 0, 255) # フォントの色をマゼンタに設定
font_line_type = cv2.LINE_AA # フォントをアンチエイリアスで描画
# 検出したQRコードのそれぞれを四角で囲い、デコードしたデータを描画する
if len(decoded_info) > 0:
for i in range(len(decoded_info)):
# QRコードの左上の座標を取得
x = points[i][0][0]
y = points[i][0][1]
# QRコードの周囲に矩形を描画
cv2.polylines(image, [points[i]], is_closed, (0, 255, 0), thickness=2)
# QRコードをデコードしたデータを表示
cv2.putText(image, decoded_info[i], (x, y-10), font, 0.8, font_color, thickness=2, lineType=font_line_type)
# 結果の可視化
title = "cv2.QRCodeEncoder: codevace.com"
plt.figure(title) # ウィンドウタイトルを設定
plt.axis("off") # 軸目盛、軸ラベルを消す
plt.imshow(image) # ウィンドウ上に画像を配置
plt.show() # ウィンドウを表示する。
読み取り結果は下の様になりました。
読み取ることができたQRコードは緑色の四角形で囲い、読み取ったコードをマゼンタで表示しましたが、回転角度が30°以上のQRコードを読み取ることができませんでした。
QRCodeDetectorArucoクラス
QRCodeDetectorArucoクラスのサンプルコードを下に示します。QRCodeDetectorクラスの場合と同様に、上のQRコードを読みとるプログラムとなります。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# RQコードの画像を読み込む
image = cv2.imread("qrcodes.png")
# QRCodeDetectorArucoオブジェクトを作成する
detector = cv2.QRCodeDetectorAruco() # OpenCVのバージョン4.8以上
# 画像内のすべてのQRコードを検出
retval, decoded_info, points, straight_qrcode = detector.detectAndDecodeMulti(image)
# 検出したQRコードの座標のデータ型を"int"に変換
points = points.astype(int)
# 描画設定
is_closed = True # QRコードを囲う四角形を閉包図形とする
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # フォントの種類
font_color = (255, 0, 255) # フォントの色をマゼンタに設定
font_line_type = cv2.LINE_AA # フォントをアンチエイリアスで描画
# 検出したQRコードのそれぞれを四角で囲い、デコードしたデータを描画する
if len(decoded_info) > 0:
for i in range(len(decoded_info)):
# QRコードの左上の座標を取得
x = points[i][0][0]
y = points[i][0][1]
# QRコードの周囲に矩形を描画
cv2.polylines(image, [points[i]], is_closed, (0, 255, 0), thickness=2)
# QRコードをデコードしたデータを表示
cv2.putText(image, decoded_info[i], (x, y-10), font, 0.8, font_color, thickness=2, lineType=font_line_type)
# 結果の可視化
title = "cv2.QRCodeDetectorAruco: codevace.com"
plt.figure(title) # ウィンドウタイトルを設定
plt.axis("off") # 軸目盛、軸ラベルを消す
plt.imshow(image) # ウィンドウ上に画像を配置
plt.show() # ウィンドウを表示する。
読み取り結果は下の様になりました。QRCodeDetectorArucoクラスでは全てのQRコードを読み取ることができました。
QRコードを含む画像の解像度や、歪みなどの影響の検証が十分とは言えませんが、QRCodeDetectorクラスよりQRCodeDetectorArucoクラスの方が検出精度が高いことが確認できました。
読み取り速度の比較
QRCodeDetectorクラスとQRCodeDetectorArucoクラスの読み取り速度を比較しました。
それぞれのクラスで、これまでと同じQRコードの画像を500回読み取る時間を計測しました。
処理時間の計測は、下記の記事で紹介しています。
import cv2
# RQコードの画像を読み込む
image = cv2.imread("qrcodes.png")
# QRCodeDetectorオブジェクトを作成する
detector = cv2.QRCodeDetector()
# QRCodeDetectorを使った、QRコードの検出とデコード
start_time = cv2.getTickCount()
for i in range(500):
retval, decoded_info, points, straight_qrcode = detector.detectAndDecodeMulti(image)
end_time = cv2.getTickCount()
elapsed_time = (end_time - start_time) / cv2.getTickFrequency()
print("QRCodeDetector")
print("Elapsed time:", elapsed_time, "seconds")
print('\n')
# QRCodeDetectorArucoオブジェクトを作成する
detector = cv2.QRCodeDetectorAruco() # OpenCVのバージョン4.8以上
# QRCodeDetectorArucoを使った、QRコードの検出とデコード
start_time = cv2.getTickCount()
for i in range(500):
retval, decoded_info, points, straight_qrcode = detector.detectAndDecodeMulti(image)
end_time = cv2.getTickCount()
elapsed_time = (end_time - start_time) / cv2.getTickFrequency()
print("QRCodeDetectorAruco")
print("Elapsed time:", elapsed_time, "seconds")
今回、実行環境はこちらです。
ソフトウェア：
- OpenCV 4.9.0
- Python 3.11.1
ハードウェア：
- MacBook Pro 13-inch, M1, 2020
結果はQRCodeDetectorArucoクラスの方が倍近い速さで終了しました。
QRCodeDetector Elapsed time: 15.781673167 seconds QRCodeDetectorAruco Elapsed time: 8.464325167 seconds
おまけ
読み取りに使ったQRコードの画像は下のコードで作成しました。
ただし、QRコードの回転角度をランダムに選択しているので、上のQRコードと全く同じにはならないと思います。
import random
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def warpAffine_rotaion(src, angle, scale):
"""
指定された回転角度に反時計回りに画像を回転し、回転の画像サイズに合わせてサイズを変化した画像を返す。
src: 入力画像
angle: 回転角度
scale: 画像の拡大・縮小を指定する倍率
戻り値: 回転した画像
"""
# 入力画像のサイズを取得
height, width = src.shape[:2]
# 回転の中心座標を指定
center = (width // 2, height // 2)
# 変換行列(回転行列)を計算
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
# 回転後の画像のサイズを計算
cos_theta = np.abs(M[0, 0])
sin_theta = np.abs(M[0, 1])
new_width = int(width * cos_theta + height * sin_theta)
new_height = int(width * sin_theta + height * cos_theta)
# 回転の中心のズレを修正
M[0,2] += (new_width - width)/2.0
M[1,2] += (new_height - height)/2.0
# 画像を反時計回りにangle°回転する
return cv2.warpAffine(src, M, (new_width, new_height), flags=cv2.INTER_NEAREST, borderValue=(255,255,255))
# QRコードにする文字列のリスト
encoded_info = ["QR Code #1",
"QR Code #2",
"QR Code #3",
"QR Code #4",
"QR Code #5",
"QR Code #6"]
# QRコード エンコーダーの設定
qr_params = cv2.QRCodeEncoder_Params()
qr_params.correction_level = cv2.QRCODE_ENCODER_CORRECT_LEVEL_Q
qr_params.mode = cv2.QRCODE_ENCODER_MODE_AUTO
qr_params.version = 3
qr_params.structure_number = 1
# QRCodeEncoderクラスのインスタンスを作成
QRencoder = cv2.QRCodeEncoder.create(qr_params)
qrcodes = []
for item in range(len(encoded_info)):
# QRコードを作成
qrcode = QRencoder.encode(encoded_info[item])
# サイズを取得
height, width = qrcode.shape[:]
# 回転の中心を指定
center = (int(width/2), int(height/2))
# 回転角を指定
angle = random.randrange(-45, 45, 5)
# スケールを指定
scale = 5.0
# getRotationMatrix2D関数を使用
trans = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle , scale)
# アフィン変換
qrcode = warpAffine_rotaion(qrcode, angle, scale)
# QRコードをリストに追加
qrcodes.append(qrcode)
# 結果の可視化
plt.rcParams["figure.figsize"] = [8,5.5] # 表示領域のアスペクト比を設定
title = "QR Codes: codevace.com"
plt.figure(title) # ウィンドウタイトルを設定
plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, bottom=0.05, top=0.9) # 余白を設定
for code in range(len(qrcodes)):
pos = 231 + code
plt.subplot(pos) # 2行3列のcode番目の領域にプロットを設定
plt.imshow(qrcodes[code], cmap='gray') # QRコードを表示
plt.title(encoded_info[code]) # 画像タイトル設定
plt.axis("off") # 軸目盛、軸ラベルを消す
plt.savefig("qrcodes.png") # QRコードを画像として保存
plt.show() # ウィンドウを表示する。
おわりに
本記事の検証で、QRCodeDetectorクラスよりQRCodeDetectorArucoクラスの方が高精度かつ高速にQRコードの読み取りを行うことができると言えそうです。
ご質問や取り上げて欲しい内容などがありましたら、コメントをお願いします。
最後までご覧いただきありがとうございました。
参考リンク
OpenCV: cv::QRCodeDetector Class
cv::QRCodeDetector Class Reference
OpenCV: cv::QRCodeDetector Class
cv::QRCodeDetector Class Reference
OpenCV: cv::QRCodeDetectorAruco Class
cv::QRCodeDetectorAruco Class Reference
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