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OpenCV4.5.1新增微信QRCode解码功能使用步骤与测评 附源码和效果视频

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Color Space
发布2021-02-07 10:11:17
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发布2021-02-07 10:11:17
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文章被收录于专栏:OpenCV与AI深度学习
导读:

微信开源了QRCode解码功能,并可以在OpenCV中使用,本期将介绍使用步骤和效果演示。

使用步骤:

WeChatQRCode模块为OpenCV4.5.1新增功能,需要在github下载最新opencv源码master和contrib部分编译后使用。

源码编译使用CMake,相关编译教程很多博客写的很详细,这里只做关键步骤说明:

(1) 编译是勾选BUILD_opencv_wechat_qrcode选项(默认勾选)

(2) 勾选BUILD_opencv_world 这样只生成一个dll方便使用

(3) 先Configure,后Generate,直至不报错(警告可忽略)

(4) 打开OpenCV.Sln,先生成ALLBuild,再仅用于项目生成Install,生成成功(无错误,无失败)会得到如下文件:

在include/opencv2文件夹下会多一个wechat_qrcode.hpp

bin文件夹下只生成opencv_world451.dll


接下来就是配置步骤:包含目录、库目录、附加依赖项和环境变量,这个大家用这么久OpenCV应该都会了,这里跳过。

最后上代码:

代码语言:javascript
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#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/wechat_qrcode.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
  //加载图片解码
  Ptr<wechat_qrcode::WeChatQRCode> detector;
  string detect_prototxt = "./model/detect.prototxt";
  string detect_caffe_model = "./model/detect.caffemodel";
  string sr_prototxt = "./model/sr.prototxt";
  string sr_caffe_model = "./model/sr.caffemodel";

  Mat img = imread("./QR/T33/result.bmp");
  try 
  {
    detector = makePtr<wechat_qrcode::WeChatQRCode>(detect_prototxt, detect_caffe_model,
                                                  sr_prototxt, sr_caffe_model);
  }
  catch (const std::exception& e) 
  {
    cout <<
      "\n---------------------------------------------------------------\n"
      "Failed to initialize WeChatQRCode.\n"
      "Please, download 'detector.*' and 'sr.*' from\n"
      "https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/tree/wechat_qrcode\n"
      "and put them into the current directory.\n"
      "---------------------------------------------------------------\n";
    cout << e.what() << endl;
    return 0;
  }

  vector<Mat> vPoints;
  vector<String> strDecoded;
  strDecoded = detector->detectAndDecode(img, vPoints);
  for (int i = 0; i < strDecoded.size(); i++)
  {
    cout << "decode-" << i+1 << ": " << strDecoded[i] << endl;
    Point pt1 = Point((int)vPoints[i].at<float>(0, 0), (int)vPoints[i].at<float>(0, 1));
    Point pt2 = Point((int)vPoints[i].at<float>(1, 0), (int)vPoints[i].at<float>(1, 1));
    Point pt3 = Point((int)vPoints[i].at<float>(2, 0), (int)vPoints[i].at<float>(2, 1));
    Point pt4 = Point((int)vPoints[i].at<float>(3, 0), (int)vPoints[i].at<float>(3, 1));
    line(img, pt1, pt2, Scalar(0, 255, 0), 2);
    line(img, pt2, pt3, Scalar(0, 255, 0), 2);
    line(img, pt3, pt4, Scalar(0, 255, 0), 2);
    line(img, pt4, pt1, Scalar(0, 255, 0), 2);
    putText(img, strDecoded[i], pt1, 0, 0.5, Scalar(255, 0, 0), 2);
  }
  imshow("wechat_qrcode", img);
  waitKey();
  imwrite("result.png", img);

核心函数strDecoded = detector->detectAndDecode(img, vPoints);可以得到QRCode位置和解码内容,使用到的模型下载地址如下: https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty

加载两张图像测试效果:

视频实时测试效果:

使用体验:非常适用APP开发者手机端扫码使用,如果是工业应用还需要自己做预处理和增强等步骤。大家有兴趣可以自己尝试。

觉得有用,麻烦给个赞和在看↓↓↓

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原始发表:2021-02-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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