pyzbar比cv2.QRCodeDetector更鲁棒，适合模糊、倾斜、低对比度二维码；需先安装zbar系统依赖，再pip install pyzbar；读取时须用PIL打开并convert("RGB")，配合try/except防崩溃。
用 pyzbar 读取二维码图片内容，别用 cv2 直接解码
OpenCV 的 cv2.QRCodeDetector().detectAndDecode() 在模糊、倾斜或低对比度图上经常返回空字符串或错误结果，稳定性远不如 pyzbar。它底层调用 ZBar 库，对真实场景中的扫码图（比如手机拍的、带阴影的、轻微旋转的）更鲁棒。
安装时注意：Windows 用户直接 pip install pyzbar 即可；macOS/Linux 需先装系统依赖：brew install zbar（macOS）或 sudo apt-get install libzbar0（Ubuntu）。否则运行时会报错 ImportError: No module named 'zbar' 或 OSError: Cannot load library ...。
读取单张图的最小可行代码：
from pyzbar import pyzbar
from PIL import Image
<p>img = Image.open("qrcode.png")
decoded = pyzbar.decode(img)
if decoded:
print(decoded[0].data.decode("utf-8")) # 输出原始文本内容</p>批量读取时必须处理图像预处理和异常，否则中途就崩
实际批量处理中，常见问题不是“读不出”，而是“一读就报错”——比如图片损坏、非 RGB 模式（CMYK / RGBA）、文件为空、或者根本不是图像格式。不加防护直接循环会卡在某张图上。
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建议按以下顺序检查和转换：
- 用
try/except包住整个 decode 流程，捕获Exception（pyzbar内部可能抛出各种底层错误） - 用
Image.open().convert("RGB")统一转为 RGB，避免 RGBA 或灰度图导致解码失败 - 对尺寸过小的图（如 img.resize((int(w*2), int(h*2)), Image.LANCZOS) 放大再试一次
- 跳过空文件或无法打开的路径，记录日志而不是中断
关键逻辑片段：
for path in image_paths:
try:
img = Image.open(path).convert("RGB")
if min(img.size) < 100:
img = img.resize((max(200, img.width), max(200, img.height)), Image.LANCZOS)
results = pyzbar.decode(img)
text = results[0].data.decode("utf-8") if results else None
except Exception as e:
text = None
print(f"[ERROR] {path}: {e}")
用 qrcode 生成新二维码时，error_correction 参数不能忽略
默认生成的二维码容错率是 qrcode.constants.ERROR_CORRECT_M（约 15%），但如果你要打印、拍照复扫、或贴在反光表面，这个级别容易丢数据。实际批量生成时应根据使用场景选：
-
ERROR_CORRECT_L：7% 容错，体积最小，适合屏幕显示、高精度打印 -
ERROR_CORRECT_H：30% 容错，体积最大，适合户外张贴、手机远距离拍摄
同时注意：中文内容必须用 UTF-8 编码传入，否则生成的码扫出来是乱码。不要用 str(qr_data) 硬转，而要用 qr_data.encode("utf-8") 后再喂给 qr.add_data()。
生成示例：
import qrcode
<p>qr = qrcode.QRCode(
version=1,
error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H,
box_size=10,
border=4,
)
qr.add_data("你好，世界".encode("utf-8"))
qr.make(fit=True)</p><p>img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")
img.save("output_qr.png")</p>批量生成时命名和路径必须与原始文件关联，否则容易串号
最常踩的坑是：读了 100 张图，提取出 100 条文本，但保存新二维码时用了一个固定名字（如 "qr_001.png"），或者按列表索引硬编号，结果和原图顺序对不上。尤其当某张图解码失败被跳过时，索引就偏了。
安全做法是用原始文件名派生新名，例如：
- 输入：
invoice_20240501.jpg→ 解出内容"INV-7890"→ 输出"qr_invoice_20240501.png" - 或更稳妥地：把原文本哈希后截取前6位，如
hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()[:6]，避免文件名过长或含非法字符
同时确保输出目录存在：os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)，否则 save() 会因路径不存在而报 FileNotFoundError。
真正落地的批量流程，核心就三步：统一读图 → 提取文本 → 按源文件名生成并保存。中间任何一步的松动，都会让几百张图里出现十几张错位或丢失。
