Qr hazır kod ile kullanırken. İmport qrcode merak ettim. Qr kodun algoritmasının açık kaynağı var mı ? Algoritma nasıl çalışıyor. Binary çevirdikten sonra sistem nasıl yerleşiyor
Bu isimde birden çok kütüphane olabilir.
Önce google da qrcode sitesine girdim:
Sonra geliştiricilerine baktım.
Soldaki kısımdan home page kısmına girdim:
lincolnloop/python-qrcode: Python QR Code image generator
Sonra Geminiye linki verdim bir iki soru sordum:
Python QR Kodu Oluşturma Mantığı
Gemini ile sohbet
Bu kodun çalışma mantığını anlat: lincolnloop/python-qrcode: Python QR Code image generator
lincolnloop/python-qrcode kütüphanesi, verileri QR kod standartlarına uygun iki boyutlu matris yapılarına dönüştüren, kullanımı oldukça kolay ve modüler bir Python aracıdır. Bu kütüphanenin çalışma mantığını, temel olarak veriyi alıp bir ızgara yapısına dönüştüren ve ardından bu ızgarayı görselleştiren bir süreç olarak düşünebiliriz.
Aşağıda bu sürecin adım adım çalışma mantığını inceleyebilirsiniz:
1. Verinin Alınması ve İşlenmesi
Kullanıcıdan gelen veri (URL, metin, Wi-Fi bilgisi vb.), kütüphaneye add_data() metodu ile aktarılır.
Veri Kodlama: Kütüphane, veriyi QR kod standardına uygun şekilde (sayısal, alfanümerik veya ikili/binary formatta) paketler.
Hata Düzeltme (Error Correction): QR kodun bir kısmı hasar görse bile okunabilmesini sağlayan hata düzeltme seviyeleri (L, M, Q, H) bu aşamada belirlenir. Daha yüksek seviye, daha dayanıklı ancak daha yoğun (daha büyük) bir QR kod demektir.
2. Matris Oluşturma (Grid)
Veri işlendikten sonra kütüphane bir matris oluşturur.
Sürüm (Version) Belirleme: QR kodun boyutu 1 ile 40 arasında değişir. Veri miktarına göre uygun "Version" seçilir veya fit=True parametresi ile kütüphanenin veriye en uygun boyutu otomatik seçmesi sağlanır.
Modül Yerleşimi: Veri bitleri, QR kodun fonksiyonel desenleri (bulucu desenler - köşe kareler, hizalama desenleri vb.) dışında kalan boşluklara, standartta tanımlanan "maskeleme" kurallarına göre yerleştirilir.
3. Görselleştirme (Rendering)
Matris oluştuktan sonra, bu ızgaranın bir görüntüye dönüştürülmesi gerekir. python-qrcode burada modüler bir yapı kullanır:
Image Factory: Kütüphane, bu matrisi nasıl bir dosyaya dönüştüreceğine karar verir. Varsayılan olarak Pillow (PIL) kullanarak bir PNG/JPEG görüntüsü oluşturabilir, ancak svg gibi farklı formatlar için de kendi "image factory" sınıflarını kullanır.
Görsel Ayarları: box_size (her bir küçük karenin piksel boyutu) ve border (çerçeve kalınlığı) gibi parametreler bu aşamada görselin boyutuna yansıtılır.
Özetle İş Akışı
Input: Metin/Veri girişi.
Encoder: Veriyi hata düzeltme kodlarıyla (Reed-Solomon) birleştirir.
Matrix Generator: Veriyi 0 ve 1'lerden oluşan bir ızgaraya (matrise) döker.
Renderer: Bu 0 ve 1'leri seçilen dosya formatına (PNG, SVG vb.) görsel olarak yansıtır.
Bu kütüphanenin en büyük avantajı, arka plandaki karmaşık QR kod standartlarını (ISO/IEC 18004) sizin yerinize yönetmesi ve sadece bir görüntü nesnesi veya dosya çıktısı vermesidir.
Bu yapının hangi kısmını daha detaylı öğrenmek istersiniz? (Örneğin: Hata düzeltme seviyeleri veya görüntü oluşturma süreçleri gibi.)
Izgaraya nasıl dönüştürdüğünü şematik olarak detaylandırır mısın?
Verinin bir metin dizisinden, taranabilir bir ızgara (matris) yapısına dönüşüm süreci, aslında matematiksel bir düzenleme işlemidir. Bu süreci, verinin fiziksel olarak o karelerin içine nasıl "yerleştirildiğini" adım adım şu şematik yapıyla açıklayabiliriz:
QR Kod Matris Oluşturma Şeması
1. Veri Kodlama (Data Encoding)
Metniniz (örneğin "Merhaba") bilgisayar tarafından önce baytlara çevrilir. Kütüphane, bu baytları belirli bir hata düzeltme seviyesine (örneğin %15 veya %30 kurtarma payı) göre Reed-Solomon hata düzeltme kodları ile genişletir. Bu, verinin bir kısmının karalanması durumunda bile kodun okunabilmesini sağlar.
2. Matrisin Taslak Yapısı (Grid Skeleton)
QR kod sadece veriden ibaret değildir; tarayıcının kodu tanıması için standartlaştırılmış sabit alanlar vardır:
Finder Patterns (Bulucu Desenler): Köşelerdeki üç büyük kare. Bunlar kameraya kodun yönünü ve konumunu söyler.
Timing Patterns (Zamanlama Desenleri): Bulucu desenleri birbirine bağlayan, satır ve sütun aralıklarını belirleyen kesikli çizgiler.
Alignment Patterns (Hizalama Desenleri): Kod büyüdükçe (Version 2 ve üzeri), matrisin bozulmasını engellemek için yerleştirilen küçük kareler.
3. Veri Yerleşimi ve Maskeleme (Data Placement & Masking)
Veri, "Snake-like" (yılan gibi) bir desenle, sağ alt köşeden başlayarak yukarı doğru sütunlar halinde matrisin boş modüllerine (hücrelerine) yerleştirilir.
Ancak burada kritik bir adım devreye girer: Maskeleme.
Eğer verinin yerleştiği desenler, siyah ve beyazın çok üst üste gelmesi veya desenlerin birbirine karışması gibi tarama zorlukları yaratıyorsa, kütüphane matrise matematiksel bir maske (filtre) uygular.
Maskeleme mantığı: Kütüphane 8 farklı maske deseni dener ve hangisi daha kolay okunabilecek bir kontrast/dağılım oluşturuyorsa (örneğin; çok uzun siyah hatlar oluşturmuyorsa) o maskeyi seçer.
Şematik Olarak Izgara Yerleşimi
Verinin hücrelere yerleşimi şu şekilde görselleştirilebilir:
Adım İşlem Açıklama
A Bit Akışı 0 ve 1'lerden oluşan veri hattı.
B Fonksiyonel Alanlar Köşeler ve zamanlama çizgileri ayrılır.
C Veri Dolgusu Kalan hücrelere veri bitleri 8'li gruplar halinde yerleştirilir.
D Maskeleme Seçilen maske deseni, XOR işlemi ile hücrelere uygulanır.
Bu süreç sonunda elinizde 0 (beyaz) ve 1 (siyah) değerlerini taşıyan nihai bir sayısal matris (n x n boyutunda bir tablo) oluşur. python-qrcode kütüphanesinin renderer kısmı, bu tabloyu alıp her "1" değerini bir siyah piksel karesine, her "0" değerini ise bir beyaz piksel karesine dönüştürerek size görsel dosyayı sunar.
Bu yerleşim aşamalarından özellikle "maskeleme" veya "hata düzeltme" kısmının teknik detaylarına inmemi ister misiniz?
Şeklinde detaylandırdı.
Bu arada kodun içine de bir baktım.
Şu ilgimi çekti:
class ActiveWithNeighbors(NamedTuple):
NW: bool
N: bool
NE: bool
W: bool
me: bool
E: bool
SW: bool
S: bool
SE: bool
def __bool__(self) -> bool:
return self.me
python-qrcode/qrcode/main.py at main · lincolnloop/python-qrcode içinde.
Bir bitlik Qr ın yönleri ve komşuluk ilişkileirni bir yapıda tutmuş.
Yapı derken bir sınıf tanımlamsından bahsediyoruz karvram karmaşası olmasın.
Bu nu da Gemini ye sordum.
Bu sınıf, özellikle hücresel otomatlar (cellular automata) gibi ızgara tabanlı sistemlerde (en popüler örneği Conway'in Game of Life oyunu), bir hücrenin durumunu ve etrafındaki 8 komşu hücrenin durumunu tek bir paket halinde tutmak için tasarlanmıştır.
Bu Sınıfın Temel Amacı
Kodun amacı, bir hücrenin "karar verme" anındaki çevresel verisini immutable (değiştirilemez) ve okunabilir bir nesne içinde toplamaktır.
1. Veri Okunabilirliği ve Paketleme
Bir ızgara üzerinde döngü kurduğunuzda, sadece o anki hücrenin durumuna değil, komşularının durumuna da bakmanız gerekir. NamedTuple kullanımı sayesinde:
neighbors[0][1] gibi kafa karıştırıcı indeksler yerine cell.N veya cell.SW gibi anlamlı isimlerle komşulara erişirsiniz.
NamedTuple bellek dostudur ve verilerin kazara değiştirilmesini engeller.
2. Durum Kontrolü (__bool__ metodu)
Sınıfın içindeki def __bool__(self) -> bool: metodunun varlığı, bu sınıfın bir "karar verici" olarak kullanıldığını gösterir.
return self.me ifadesi, bu nesne bir if bloğuna girdiğinde veya bir mantıksal işlemde kullanıldığında, doğrudan ortadaki hücrenin (yani me) canlı olup olmadığına göre True veya False değerini döndüreceği anlamına gelir.
Tipik Bir Kullanım Senaryosu: Game of Life
Bu yapı genellikle bir ızgarayı tarayan şu tarz bir mantıkta kullanılır:
Python
# Her bir hücre için çevresini toplayan yapı
neighborhood = ActiveWithNeighbors(NW=..., N=..., NE=..., W=..., me=True, E=..., ...)
# Hücre canlı mı ölü mü?
if neighborhood: # __bool__ metodu burada çalışır (me hücresine bakar)
# Hücre canlıysa yapılacak işlemler...
else:
# Hücre ölüyse yapılacak işlemler...
Neden Böyle Bir Sınıf Kullanılır?
Modülerlik: Bir hücrenin canlılık kuralını (örneğin: "3 komşusu varsa doğar, 2 komşusu varsa yaşar") yazarken, self.me ve diğer 8 değişkeni fonksiyonunuza tek bir nesne olarak gönderebilirsiniz.
Hata Payını Azaltma: İndeksleme hataları (yanlış hücreyi kontrol etme) yerine isimli alanlar kullanmak kodun hatalarını ayıklamayı çok daha kolaylaştırır.
Mantıksal Ayrıştırma: Nesne hem durumun kendisini (True/False) taşır hem de bağlamı (komşuluk bilgisi) korur.
Özetle; bu sınıf, hücre bazlı bir simülasyonun kural motorunu temiz ve hatasız bir şekilde yazmak için oluşturulmuş bir "veri taşıyıcı" (data carrier) yapısıdır.
Bu yapıyı oyun simülasyonları dışında başka bir alanda kullanmayı mı planlıyorsunuz, yoksa belirli bir algoritmanın parçası olarak mı inceliyorsunuz?
Tüm algoritmayı incelemek isterseniz kaynak orada, ben sadece gözüme çarpan merak ettiğim bir kaç kısmı geminiye sordum.
Kodun tüm akış şemasını çıkarmak size kalmış. Benim de okumak ilgimi çekti bakarım bir ara.
Kolay gelsin.,
Bu kadar populer standartlarin Wikipedia sayfasi cok yardimci oluyor: QR code - Wikipedia
Oradan hizlica bulabildigimiz kadariyla, son standardi ISO/IEC 18004:2024, Kendisi yaklasik 13,000 TL karsiliginda satin alinabiliyor(!).
Ama yine, bu kadar populer olan teknolojilerinin aciklamalarina bir suru makale, vidyo ve hatta AI metni formatinda ulasmak mumkun. QR kodlarinin renklendirilmis haritasini/anatomisini gosteren gorseller, tek tek aciklayan vidyolar mevcut.
Ozellikle QR koduyla ilgilenmiyorsaniz, kendi barkod standardinizi uretebilirsiniz. Verilen bir karenin sabit pozisyonlarini siyah/beyaz olarak siniflandirarak birer bitlik veri tutabilirsiniz. (Bunu siz de yazmissiniz, yanlis anlamadiysam.)
Sonraki adim, hata duzeltimi olur herhalde. Reed-Solomon kodlarina gelmeden once, Hamming(7,4) gibi bir sistem, veya en basidi olarak data tekrari kullanilabilir. (Ayni biti uc ayri yere yazip okurken cogunlugu almak)
Bunlarin uzerine, verilen bir resimde barkod olup olmadigini, varsa yerini ve oryantasyonunu bulan bir algoritma eklediginizde kendi barkod sisteminizi uretmis oluyorsunuz. (Bunun nasil yapilacagina dair yukaridaki kadar basit cozumler bilmiyorum. Haar olur mu? Attim.)