py-multiQR-study

OpenCV で、画像・動画・カメラ映像から複数の QR コードを読むやつ。

• Docker: 対応!
• Python: 3.14!
• Linter: ruff!
• Test: pytest!
• opencv-python-headless: 5.0.0.93!

パッと実行してみたい

docker build -t py-multiqr-study .
mkdir -p out

# サンプルの画像と動画を作る
docker run --rm --user "$(id -u):$(id -g)" -v "$PWD/out:/out" py-multiqr-study \
  python make_samples.py --out-dir /out

# 画像を読んで、QR の枠つき画像を保存
docker run --rm --user "$(id -u):$(id -g)" -v "$PWD/out:/out" py-multiqr-study \
  python foo.py /out/sample.png --output /out/sample_result.png

# 動画を二値化して読み、結果のフレームも保存
docker run --rm --user "$(id -u):$(id -g)" -v "$PWD/out:/out" py-multiqr-study \
  python baz.py --video /out/sample.avi --no-window --save-frame --out-dir /out/frames

hello-1・hello-2・テスト3 が表示される。 out/sample_result.png に枠つき画像、out/frames/ に元映像と二値化した映像を並べた画像ができるよ。

どれを使う?

ファイル	やること
foo.py	画像を読む。--output で枠つき画像も保存。
bar.py	カメラや動画をそのまま読む。
baz.py	カメラや動画を二値化して読む。--thresh は 0〜255、既定は 80。
make_samples.py	QR が 3 つ並ぶ画像と、短い動画を作る。

動画ファイルなら --video path/to/video.avi --no-window。 カメラ番号なら --video 0。省略してもカメラ 0 になる。 Docker では --no-window を付けてね。

フレーム保存は baz.py --save-frame --out-dir PATH。 Docker では上の例みたいに、書き込めるフォルダをマウントする。 保存に失敗したら終了コード 1。入力画像そのものへの上書きはしない。

透過 PNG は白背景に重ねて読む。 読み取った改行や制御文字はエスケープして表示する。 Docker では 67,108,864 ピクセルを超える画像は読み込まない。

手元のカメラを使うなら

python3.14 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -r requirements-gui.txt
python bar.py
python baz.py --video 0 --thresh 100

q で終了。baz.py は a / z でしきい値を変えられる。 実カメラと GUI の動作はまだ未確認。生成した画像・動画での読み取りは確認済みだよ。

テストとか

docker run --rm py-multiqr-study ruff check .
docker run --rm py-multiqr-study ruff format --check .
docker run --rm py-multiqr-study pytest

テストでも、生成した画像・動画を本物の OpenCV で読む。カメラとウィンドウはテスト用の代役を使う。

メモ

nuxt-multiQR-study から派生した Python 版。 二値化が効くかは画像次第。ぼやけた画像では逆に読みにくくなることもある。 QR の位置によって読み落とすこともあるので、読めた内容は確認してね。 連結 QR の読み取りは、今回の仕上げでは再確認していない。

baz.py は OPTiM Tech Blog の記事 を元にしているよ。