一个功能强大的二维码识别工具，能够处理各种复杂情况下的二维码识别任务，包括模糊、小尺寸、反色等特殊情况。

• 支持多种图像格式（JPEG, PNG, BMP等）
• 自动图像预处理以提高识别率
• 支持多种编码格式解码（UTF-8, GBK, GB2312）
• 特殊优化处理Telegram等应用的二维码
• 彩色日志输出，便于查看识别过程和结果

git clone https://github.com/codervibe/QRCodeAnalyze.git 
cd QRCodeAnalyze 
pip install -r requirements.txt 
python main.py

1. 下载项目压缩包并解压
2. 进入项目目录
3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 运行程序：

python main.py

项目依赖以下Python库：

• pyzbar==7.4.2 (二维码解码)
• pillow==11.3.0 (图像处理)
• numpy==2.3.3 (数值计算)
• colorlog==6.9.0 (彩色日志输出)
• colorama==0.4.6 (跨平台彩色终端)
• pyzxing==1.1.1 (二维码处理)
• pyzbar==0.1.9 (二维码扫描)

1. 运行程序：

python main.py

2. 根据提示输入二维码图片的完整路径，例如：

请输入二维码图片的路径: C:\Users\Example\Pictures\qrcode.png

3. 程序会自动尝试多种预处理方法来识别二维码，并在控制台输出结果。

程序采用多种图像预处理技术提高识别率：

1. 灰度化处理
2. 对比度增强
3. 多种阈值的二值化处理
4. 高斯模糊去噪
5. 图像锐化
6. 颜色反转处理（针对反色二维码）
7. 图像放大（针对小尺寸二维码）
8. 区域裁剪识别（针对图像边缘的二维码）

• 标准QR码
• 各种条形码格式（EAN13, EAN8, CODE128, CODE39, UPCA, UPCE）
• 反色二维码
• 模糊或低清晰度二维码
• 小尺寸二维码

• 增强了对Telegram二维码的识别能力
• 添加了更多图像预处理技术
• 改进了日志输出格式，使用彩色日志便于区分不同级别的信息
• 优化了编码解码处理逻辑，支持更多字符编码格式

• 添加了针对小尺寸二维码的处理方法
• 增加了图像区域裁剪识别功能
• 改进了错误处理机制
• 增强了对模糊二维码的识别能力

• 初始版本发布
• 基本的二维码识别功能
• 支持多种图像格式
• 实现了基础的图像预处理功能

如果遇到无法识别的二维码，请尝试以下方法：

1. 确保二维码图像清晰完整
2. 尝试裁剪图像，只保留二维码部分
3. 调整图像亮度和对比度
4. 使用专业图像处理软件进行预处理

本项目采用 MIT 许可证，详情请参见 LICENSE 文件。