=-1:k=hierarchy[k][2]c=c+1ifc>=2:found.append(i)foundContours=[contours[i]foriinfound] 效果 增强判断条件后,只会检测到周围三个定位点 3.使用透视变换矫正二维码 1. 使用QRdetector得到的Point进行透视变换 透视变换参考 假设正常二维码的大小为(ROW,COL) vector<Point2f> dstTri; dstTri.push_back...
img为输入图像,灰度或者彩色图像; points输出二维码ROI最小外接矩形顶点坐标; straight_qrcode输出的是二维码区域ROI图像信息 返回的二维码utf-8字符串; 代码 整体检测识别的代码如下: importcv2importnumpyasnp# 读取二维码src=cv2.imread("qrcode.png")gray=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 设置检测器qrco...
查看识别照片的筛选结果 添加别的模块进行实验测试 opencv自带类QRCodeDetector QRCodeDetector类自带检测函数detect() 检测是否有二维码:可以输出最小外接矩形的顶点坐标(矩形不是传统意义上的矩形 算是四边形把 因为不是等边平行的数学矩形) string类中的c_str() 函数用于string与const char* 之间的转换,c_str(...
=-1:k=hierarchy[k][2]c=c+1ifc>=2:found.append(i)foundContours=[contours[i]foriinfound] 效果 image.png 增强判断条件后,只会检测到周围三个定位点 3.使用透视变换矫正二维码 1. 使用QRdetector得到的Point进行透视变换 透视变换参考 假设正常二维码的大小为(ROW,COL) vector<Point2f>dstTri;dstTri.pu...
1、获取图片中的二维码信息 # 检测图像中的码(解码) def Read_Decode_Pic(): img = cv2.imread('Resource/qrcode.jpg') # 遍历解码 for code in decode(img): print("条形码/二维码:", code) print("条形码/二维码数据:", code.data.decode('utf-8')) #解码数据 ...
1 - Position Detection Pattern:位于三个角落,可以快速检测二维码位置。 2 - Separators:一个单位宽的分割线,提高二维码位置检测的效率。 3 - Timing Pattern:黑白相间,用于修正坐标系。 4 - Alignment Patterns:提高二维码在失真情况下的识别率。 5 - Format Information:格式信息,包含了错误修正级别和掩码图案。
2. 搞一张二维码图片 test.PNG 放到编译输出目录 x64\Release 中。 四、启动 1. 调整配置为 Release,调整平台为 x64,点击”本地windows调试器”启动测试。 2.成功输出结果。 五、常见问题 1. 编译异常:错误 C4996 'wcsrtombs': This function or variable may be unsafe. Consider using wcsrtombs_s instead...
1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的。 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显。中间的一个点位于图案的左上角,如果图像偏转,也可以根据二维码来纠正。 思考题:为什么是三个点,而不是一个、两个或四个点。
1 - Position Detection Pattern:位于三个角落,可以快速检测二维码位置。 2 - Separators:一个单位宽的分割线,提高二维码位置检测的效率。 3 - Timing Pattern:黑白相间,用于修正坐标系。 4 - Alignment Patterns:提高二维码在失真情况下的识别率。 5 - Format Information:格式信息,包含了错误修正级别和掩码图案。
OpenCV4中负责二维码检测与解析的类是QRCodeDetector,它有如下几个方法来实现二维码的检测与解析返回。 1.负责从图像中找到二维码区域,返回的是二维码四个顶点的坐标。 代码语言:javascript 复制 detect(InputArray img,OutputArray points)constimg参数是输入图像,支持灰度或者彩色 ...