最近想做点有意思的事情。思来想去,能做点什么?最后想到,可以整理一些趣味编程案例进行分享。一方面能够拓展自己的编程知识面,另一方面,完成后确实能够增加自己的满足感。
二维码技术在各个领域中都已经有非常成熟的应用,比如随处可见的二维码支付,比如疫情期间的绿码,再比如工业领域中,可以使用二维码作为定位的标签,大大提升了室内定位技术的精确度。二维码的格式内容大致如下图所示(图片来自于参考链接2):
最近在搜寻资料时,发现了一则10年前的新闻:二维码将成线上线下关键入口。从今天的移动互联网来看,支付收款码/健康码等等与我们息息相关,二维码确实成为了我们生活中不可或缺的一部分。
新时代,人们有人信新的追求,自然而然会有新发明的诞生。去年,在“一带一路”国际合作高峰论坛举行期间, 20 国青年投票选出中国的“新四大发明”:高铁、扫码支付、共享单车和网购。其中扫码支付指手机通过扫描二维码跳转到支付页面,再进行付款。这种新的支付方式,造就二维码满天飞的现象。那么让我们来扒一扒如何使用 Python 来生成二维码图片。
本文章为系列文章,共三个 python 入门项目。初学者可以尝试实现这些项目,并在 Python 编译环境中动手操作。后面将会带着大家制作的两个Python小程序:
今天在最大的同性交友社区GitHub上发现了一个比较有意思的项目,无论你是什么操作系统,只需要一行代码就可以很方便的生成二维码。包括普通二维码、艺术二维码(黑白/彩色)、动态gif二维码。目前这个项目已经6200+Star了。
该库在命令行中运行,你只需要传递网址链接、图片地址等参数,就可以生成相应的二维码,二维码图片默认保存在当前目录下面。
随着互联网和智能移动设备不断普及,二维码(Quick Response code)已经成为世界上应用最为广泛的信息载体之一。生成二维码的工具也层出不穷,但多数需要在线完成,并且生成的图案也千篇一律,过于单调。
现在,我们生活中到处可以看到二维码。它有啥好处呢?它具有信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图象多种文字信息、保密防伪性强等优点。
现在生成二维码的工具遍地都是,既然手里已有强大的python,那么这种小事也不需求人了,只需三行代码搞定: import qrcode img = qrcode.make("http://www.cnblogs.com/speeding") img.save("slb-blog-qrcode.png") 二维码 二维码的标准英文全称是Quick Response Code,简称QR code,直译“快速响应矩阵码”估计没人能听懂,这种东西是在以前的条行码的基础上发展起来的,由于二维码存储的信息量可以更大,并
在自动化打包流程中,Jenkins是一个不错的工具,可以帮助我们省去很多的打包和部署问题,解放了双手。通常,使用Jenkins 打包好的 apk 文件,我们可以上传到tomcat或者httpd所在服务器,然后生成对应URL二维码供他人扫描。
在现代社会中,我们出行坐公交经常会看到二维码,支付宝微信收款也会有二维码扫一扫,那么这些二维码是怎样生成的了,今天我们不研究二维码的原理,只教大家如何制作属于自己的二维码。
特别要关注的是图中三个黑色正方形区域,它们就是用来定位一个二维码的最重要的三个区域,我们二维码扫描不检测首先要做的就是要发现这三个区域,如果找到这个三个区域,我们就成功的检测到一个二维码了,就可以对它定位与识别了。三个角上的正方形区域从左到右,从上到下黑白比例为1:1:3:1:1。不管角度如何变化,这个是最显著的特征,通过这个特征我们就可以实现二维码扫描检测与定位。
随着移动支付和电子票务等应用的普及,二维码作为一种快速、便捷的信息编码方式,已经广泛应用于各个领域。在Python中,我们可以使用qrcode库来生成和解析二维码,本文将带你入门qrcode在Python中的使用。
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
Pyton官网下载地址 :https://www.python.org/downloads/
(提示:如果你尚未安装 MyQR ,以下内容请使用python(3) myqr.py 而非myqr 。)
安装pyqrencode模块很复杂,依赖的东西也比较多,经过测试总结以下安装过程:
$ myqr "http://weixin.qq.com/r/PnUmPg7E8lONrUpd9yAs" line 16: mode: byte Succeed! Check out your 2-H QR-code: /mnt/d/code/Python/learn/myqr/qrcode.png
访问二维列表中的一维列表可以用下标法“列表名(数字)”的方式获取到一维列表所有元素
今天给大家分享两个制作二维码的Python库,可以生成普通的二维码、图片背景版二维码、动图GIF版二维。
这是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列,今天给大家推荐一个 Python 开源生成二维码的项目——qrcode
二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗?有想过自己实现一个扫码工具吗?如果想的话就继续看下去吧!
又是为站佬们服务(写)水文的一篇,如何应用python来生成或者说是合成自己的原创图片,适合各位站群大佬哥们生成自己的图片,避免没有配图或者侵权碰瓷的尴尬,当然本渣渣这里分享的仅仅是源码demo,后续使用到生产上,还是需要修改的。
平常我们看到的二维码都是黑白两种颜色,且形状不太好看。本文会教大家把你的文件链接变成漂亮的二维码,微信扫一扫二维码就可以进入你的文件,以下是Python中的处理步骤。
二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在,那么我们如何自己生成一个二维码呢?如果使用Python,我们可以很快的生成一个二维码,我们可以自己定义二维码包含的信息。这些信息可以是文字、图片,也可以是网站。下面我们就来看看如何生成一个二维码。
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看到PU的签到机制感觉挺有意思,但由于其通过管理员扫描每个用户的二维码过于麻烦,就想着用Python复刻一个类似的功能。 本项目将利用微信公众平台,实现一个由用户扫描动态二维码调用公众号接口的方式进行签到的方案。
微信扫描二维码登录网站,相信很多网站登录中都有这个功能。但是这个功能使用不当,将会出现劫持漏洞。话不多说,直接分享三个实战挖掘的案例,三个的实现方式都不一样(已脱敏).
二维码简称 QR Code(Quick Response Code),学名为快速响应矩阵码,是二维条码的一种,由日本的 Denso Wave 公司于 1994 年发明。现随着智能手机的普及,已广泛应用于平常生活中,例如商品信息查询、社交好友互动、网络地址访问等等。
这句话前半部分相信大家已经很熟悉了,很多同学也给自己的网站地址做过图片为底的二维码。
大家好!昨天的案例分析,我们过了一把瘾,今天我们集中精力再来讲一个相对复杂的关于二维数据排序的案例。
启动-->开机-->pycharm或者anaconda都可以,首先你要确定你的电脑里有python,如果你没有安装python,使用pycharm需要先到官网安装,如果使用的是anaconda,是自带python的哦~
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 深度学习计算机视觉的惊人成绩让计算机视觉的传统算法在目标检测领域逐渐淡出人们的视野,但是在许多应用程序中,这些传统算法依旧发挥着重要的作用。 它们在出现伊始也产生了轰动的效果,如 HOG 算法在行人检测方面的巨大优势,因此,若想深入学习图像处理,还是很有必要重温这些传统算法的。 OpenCV 中的 objdetect 模块封装了传统计算机视觉的目标检测算法,引入该模块需要包含头文件"opencv2/objdetect.hpp",通过该头文件,读者可以了解
微信二维码,相信大家也并不陌生,为了生成美观的二维码,许多用户都会利用一些二维码生成工具。
---- 当前python太火了,好多同学开始学习python, 耳边常有"没时间"的抱怨声, 今天给大伙带来利器, 地铁上,公交上,排队等候时…一切碎片化时间用起来 随时随地,来段python --
2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来,我们一起乘风破浪,创造无限可能。
今天跟大家分享一个Python两行代码展现骚操作的小项目,生成自己专属的精美二维码,包括普通二维码、带图片的艺术二维码和动态二维码。先上一波效果图:
二维码用某种特定的几何图形来记录数据符号信息,这些黑白相间的图形按照一定的规律分布在平面上(二维方向)。二维码是目前最常使用的快捷信息存储方式之一,微信等都可以通过这项技术实现快扫快用。
先来给大家介绍一个网站草料网,这个网站是专门来生成二维码的。我们要利用Python完成其中的一个功能,就是根据URL地址生成二维码。
总所周知,python是一门简单便捷的语言,所以有很多的第三方库可以被python学习者使用,这其实会帮助大家实现很多隐藏的“高端操作“,接下来笔者就介绍几个很有意思但平时又接触不到的库。
我正在结合NumPy文档,整理NumPy的入门教程,可以说NumPy占据Python的半壁江山,重要性不言而喻。希望透过这个教程,你能更加熟练的使用NumPy.
首先应该准备一台装有Python环境的电脑,编译器可以使用pycharm也可以使用命令行,然后需要安装上一个外部库MyQR。
本文主要讲解《剑指Offer》中第03题"二维数组中的查找",介绍题目、解决思路、解题步骤,并分别以C++和Python编程语言解答此题。
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
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