【Python・OpenCV】QRコードを読み取るには(cv2.QRCodeDetector,cv2.QRCodeDetectorAruco)

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。

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。

1. QRコードの画像の取得
2. QRCodeDetectorクラスまたは、QRCodeDetectorArucoクラスのオブジェクトを作成する
3. 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。

引数

戻り値

下のデータが入ったタプルが戻り値となります。

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

docs.opencv.org

OpenCV: cv::QRCodeDetector Class Reference

https://docs.opencv.org/4.10.0/de/dc3/classcv_1_1QRCodeDetector.html

docs.opencv.org

OpenCV: cv::QRCodeDetectorAruco Class Reference

https://docs.opencv.org/4.10.0/d3/db0/classcv_1_1QRCodeDetectorAruco.html

■（広告）Pythonのオススメ書籍■