首先看下本文最终效果：
最终效果1 生成二维码
生成二维码可以直接使用现成的python库：qrcode:
pip install qrcode使用qrcode生成二维码：
def mk_qr(txt, dst):
img = qrcode.make(txt)
img.save(dst)简单测试：
代码语言：python代码运行次数：0复制mk_qr("hello world !", "text.jpg")生成二维码如下，扫码可以看到hello world !字样：
hello world ! 二维码2 gif 图像解析与生成
生成动态图需要读取原始gif图并生成新的gif图，即需要读取和保存功能。使用opencv可以轻松读取gif，首先安装opencv库：
pip install opencv-python读取gif每一帧：
def parse_gif(path):
frames = []
cap = cv2.VideoCapture(path)
ret, image = cap.read()
while ret:
frames.append(image)
ret, image = cap.read()
cap.release()
return frames使用imageio可以轻松将多帧图片转为gif图，首先安装imageio:
pip install imageio将多帧图片组合保存为gif：
def save_gif(frames, dst, fps=60):
imageio.mimsave(dst, frames, fps=fps)3 合成单帧码
提取二维码掩码
通过二维码可以得知那些位置像素值是编码区域，哪些是背景。我们需要将编码区域设置为1，背景区域设置为0。
代码语言：python代码运行次数：0复制def load_qr(path):
qr = cv2.imread(path)
qr = cv2.cvtColor(qr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将编码区域设置为1，背景区域设置为0
_, qr = cv2.threshold(qr, 240, 1, 1)
qr = cv2.cvtColor(qr, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
return qr我们准备好一张二维码，得到如下所示的掩码：
白色为1，黑色为0融合帧图片
准备好一张gif图
gif素材通过parse_gif函数得到每一帧后，将每一帧做融合：
# 调整图片亮度，max_v为亮度值，最大为1.0，最小为0.0
def proc_frame(frame, max_v=1.0):
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = gray / 255.0
scale = max_v / (np.max(gray) 1e-8)
frame = np.clip(frame * scale, 0 , 255).astype(np.uint8)
return frame
def mix(qr, frame):
h, w = qr.shape[0:2]
bg = np.ones((h, w, 3), np.uint8) * 255
frame = cv2.resize(frame, (w, h))
frame = proc_frame(frame)
out = qr * frame (1 - qr) * bg
out = np.clip(out, 0, 255)
out = cv2.cvtColor(out, cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.uint8)
return out为了防止帧过于白导致二维码无法被识别，可以调用proc_frame函数指定最大亮度值max_v，如果gif偏量，可以将整体亮度调暗，避免后续二维码无法被识别。
建议尽量使用偏暗或者是色彩鲜艳的
gif，避免使用偏白或偏灰白的gif，尤其是四个角落位置，避免白色。
完整代码关注【Python学习实战】公众号，回复2201获取完整的代码。
欢迎关注我【Python学习实战】，每天学习一点点，每天进步一点点。
长按关注【Python学习实战】
