QRGB: App para la generación de códigos QR (método: 3 en 1), o método de generación aditiva de colores (RGB), aplicando librerías de Python de código abierto, para aumentar la densidad de información acumulada

Abstract

El presente trabajo titulado QRGB, consiste en el desarrollo de una aplicación en Python para la generación de códigos QR mediante el método de generación aditiva de colores (RGB). Este método innovador permite aumentar la densidad de información almacenada en los códigos QR al utilizar tres capas de colores (rojo, verde y azul), cada una representando un conjunto de datos distinto. QRGB ofrece una solución eficiente y segura para almacenar y transmitir grandes cantidades de información en espacios limitados, mejorando significativamente las capacidades de los códigos QR tradicionales en blanco y negro. Al utilizar tres capas de colores, los códigos QRGB pueden almacenar hasta tres veces más información en el mismo espacio. Esta técnica no solo aumenta la capacidad de almacenamiento sino que también mejora la seguridad de la información, dificultando la falsificación o manipulación del código. La superposición de múltiples capas de datos permite implementar redundancia, aumentando la robustez del código frente a daños o errores de lectura. Los QRGB son especialmente útiles en aplicaciones que requieren la transmisión de grandes cantidades de datos en espacios limitados, como en la industria del embalaje, tarjetas de visita digitales y publicidad interactiva. Además, tienen un gran potencial en áreas como la seguridad de documentos y billetes, donde la autenticidad y la integridad de la información son cruciales. Estos puntos proporcionan una base sólida para comprender la innovación y las ventajas de los códigos QR de colores (QRGB) en comparación con los códigos QR tradicionales, destacando su aplicabilidad y potencial en diversos sectores. Este artículo presenta un método novedoso para codificar y decodificar información utilizando un código QRGB, que implica la generación de tres códigos QR independientes y su superposición según el sistema de color aditivo (RGB). La investigación destaca los desafíos encontrados durante los procesos de codificación y decodificación debido a la falta de bibliotecas específicas en Python, lo que requirió la creación de una solución personalizada utilizando herramientas de código abierto. La implementación aprovecha Python y sus bibliotecas: qrcode[pil] para generar códigos QR con la dependencia Pillow para la manipulación de imágenes, Pillow para abrir, manipular y guardar diferentes formatos de imágenes, y opencv-python para realizar tareas como el procesamiento de imágenes y la detección de objetos. A pesar de enfrentar problemas con la mezcla de colores y la recuperación precisa de la información, el método propuesto demuestra un aumento significativo en la densidad de datos dentro de un solo código QR. El trabajo futuro se centrará en optimizar el algoritmo y explorar aplicaciones potenciales en seguridad de datos y almacenamiento de información de alta densidad. Este script en Python está diseñado para generar y decodificar códigos QR con un logotipo superpuesto utilizando una interfaz gráfica de usuario (GUI) creada con Tkinter. El script combina varias funcionalidades, como la creación de códigos QR, la superposición de un logotipo, la combinación de imágenes QR de diferentes colores, y la decodificación manual de códigos QR combinados.