哪些目标检测算法能够有效地从图像中提取QR码？
哪些目标检测算法能够有效地从图像中提取QR码？
提问于 2021-02-27 14:13:50
我是新的对象检测，现在，我想预测QR代码在图像。我想从图像中提取QR码，并且只预测没有背景信息的QR码，并最终预测QR代码所代表的确切数目，因为我使用的是PyTorch，是否有任何与PyTorch兼容的对象检测算法可以应用于此任务？(对于我所说的提取，原始输入是图像，我希望将图像的输入更改为图像中的QR代码)。
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Stack Overflow用户
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发布于 2021-02-27 14:43:02
这个任务有两种方法：
基于的计算机视觉方法：
OpenCV库的QRCodeDetector()函数可以方便地检测和读取 QR码。它返回QR代码中的数据和QR代码的边框信息：
import cv2
detector = cv2.QRCodeDetector()
data, bbox, _ = detector.detectAndDecode(img) 基于深度学习的方法：
使用通用的对象检测框架Yolo (Yolo v5 in PyTorch)，您可以实现您的目标。然而，你需要数据来训练它。对于基于计算机视觉的方法，您不需要进行培训或数据收集。
你可以考虑读这两本书。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66399668
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