Come realizzare un lettore di codici QR con Raspberry Pi

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In questo articolo vedremo come realizzare un lettore di codici QR con Raspberry Pi.

Il QR Code è una versione bidimensionale del codice a barre, composto da pattern di pixel in bianco e nero. Denso Wave appartiene a Denso, una fornitrice di Toyota, e ha sviluppato i QR Code per l’identificazione dei componenti al fine di accelerare i processi logistici della sua produzione automobilistica. Ora, con l’uso diffuso degli smartphone, il QR Code ha trovato la sua strada nel mercato. “QR” sta per “Quick Response”, che si riferisce all’accesso istantaneo alle informazioni nascoste nel Code (codice).

Per chi vuole conoscere i fondamenti matematici dietro il QR Code può leggere questo articolo.

I materiali da utilizzare sono i seguenti:

Raspberry Pi
Pi camera (o webcam usb)
Tastiera
Mouse
Monitor

INSTALLAZIONI PRELIMINARI

Dobbiamo sapere che esiste un pacchetto chiamato “qrcode” che permette agli utenti di codificare rapidamente i dati all’interno di un QR code ed estrapolare ciò che è contenuto all’interno.

Apri il terminale.

Per sicurezza effettuiamo un update:

sudo apt-get update

1	sudo apt-get update

Digitiamo il seguente comando:

pip3 install qrcode[pil]

1	pip3 install qrcode[pil]

INSTALLAZIONE RASPBERRY PI CAMERA

Ho scritto una guida approfondita a riguardo, per leggerla potete utilizzare il seguente link: Come installare e configurare la Raspberry Pi Camera

Installiamo OpenCV

OpenCV è una libreria open-source, scritta in C, per lo streaming video real-time, ovvero la Computer Vision e gira sotto Windows, Linux e MacOS X.

La libreria permette una semplice gestione di immagini trattandole come “matrici di pixel“, alle quali è possibile accedervi in maniera molto semplice e rapida. Prima di cimentarci nella vera e propria Computer Vision, che è un ambito di una vastità non indifferente, diamo una sguardo a quella che si può definire l’Image Processing, cioè l’Elaborazione delle Immagini attraverso la libreria in questione.

sudo apt-get install python3-opencv

1	sudo apt-get install python3-opencv

Poi digita:

sudo apt-get install libqt4-test python3-sip python3-pyqt5 libqtgui4 libjasper-dev libatlas-base-dev -y

1	sudo apt-get install libqt4-test python3-sip python3-pyqt5 libqtgui4 libjasper-dev libatlas-base-dev -y

Poi digita:

pip3 install opencv-contrib-python==4.1.0.25

1	pip3 install opencv-contrib-python==4.1.0.25

Questo comando ti permette di utilizzare la picamera con OpenCV VideoCapture

sudo modprobe bcm2835-v4l2

1	sudo modprobe bcm2835-v4l2

Per verificare se l’installazione è andata a buon fine digita:

python3
import cv2

1 2	python3 import cv2

CODICE PYTHON

Il codice funziona nella seguente maniera:

Configura la fotocamera
rileva i codici qr
legge i codici qr ed estrapola ciò che è contenuto all’interno-
Se è presente qualcosa viene disegnato un riquadro attorno al codice QR e viene visualizzato ciò che è contenuto all’interno
Finchè non viene premuto il tasto ‘q’ lo script viene eseguito.

Il programma mostra anche il frame per secondo della camera mentre registra.

import cv2

# set up camera object
cap = cv2.VideoCapture(0)

# QR code detection object
detector = cv2.QRCodeDetector()

while True:
    # get the image
    _, img = cap.read()
    # get bounding box coords and data
    data, bbox, _ = detector.detectAndDecode(img)
    
    # if there is a bounding box, draw one, along with the data
    if(bbox is not None):
        for i in range(len(bbox)):
            cv2.line(img, tuple(bbox[i][0]), tuple(bbox[(i+1) % len(bbox)][0]), color=(255,
                     0, 255), thickness=2)
        cv2.putText(img, data, (int(bbox[0][0][0]), int(bbox[0][0][1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    0.5, (0, 255, 0), 2)
        if data:
            print("data found: ", data)
    # display the image preview
    cv2.imshow("code detector", img)
    if(cv2.waitKey(1) == ord("q")):
        break
# free camera object and exit
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

# set up camera object

cap = cv2.VideoCapture(0)

# QR code detection object

detector = cv2.QRCodeDetector()

while True:

# get the image

_, img = cap.read()

# get bounding box coords and data

data, bbox, _ = detector.detectAndDecode(img)

# if there is a bounding box, draw one, along with the data

if(bbox is not None):

for i in range(len(bbox)):

cv2.line(img, tuple(bbox[i][0]), tuple(bbox[(i+1) % len(bbox)][0]), color=(255,

0, 255), thickness=2)

cv2.putText(img, data, (int(bbox[0][0][0]), int(bbox[0][0][1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,

0.5, (0, 255, 0), 2)

if data:

print("data found: ", data)

# display the image preview

cv2.imshow("code detector", img)

if(cv2.waitKey(1) == ord("q")):

break

# free camera object and exit

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

Eseguiamo il codice.

Ecco il risultato:

Voglio ringraziare AZ-Delivery per avermi dato la possibilità di avere la rpicam.

Preferireste aspettare 8 settimane per l’autoimportazione dalla Cina, incerti se le merci arriveranno mai, le terre alla dogana o semplicemente saranno rispedite indietro? O acquistare in Germania ad un prezzo totalmente gonfiato da un rivenditore specializzato? Preferisci acquistare il prodotto a buon mercato in Cina senza essere sicuro di quale versione del prodotto riceverai, o ordinarlo dal rivenditore tedesco incl. istruzioni e scheda dati?

Nel seguente link è presente il sito ufficiale AZdelivery

Per chi fosse interessato può acquistare la rpicam nel seguente link.

Potete aprire il link premendo sul risultato generato nella shell.

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Simone Candido

Simone Candido è un ragazzo appassionato del mondo tech nella sua totalità. Simone ama immedesimarsi in nuove esperienze, la sua filosofia si basa sulla irrefrenabile voglia di ampliare a 360° le sue conoscenze abbracciando tutti i campi del sapere, in quanto ritiene che il sapere umano sia il connubio perfetto tra cultura umanistica e scientifica.