=-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...
=-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...
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...
通过上述步骤,你可以使用OpenCV的 QRCodeDetector 类在C++环境中实现二维码的识别。确保你的OpenCV版本支持 QRCodeDetector(通常从OpenCV 4.x开始),并正确链接了 opencv_aruco 模块。如果你正在使用ROS或其他框架,并且它们提供了自己的二维码识别解决方案(如 ar_track_alvar),你也可以考虑使用这些解决方案来简化集成过程...
if c >= 2: found.append(i) foundContours = [contours[i] for i in found] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 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 ...
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 ...
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()函数返回一个指向正规C字符串的指针常量, 内容与本string串相同 ; const关键字...
简介:OpenCV(三十八):二维码检测 1.二维码识别原理 功能图形: 位置探测图形:通常,二维码中有三个位置探测图形,呈现L型或大角度十字架形状,分布在二维码的三个角上,用于帮助扫描设备定位二维码的位置和方向。 位置探测图形分隔符:帮助扫描设备区分位置探测图形和二维码的数据区域。
通过上面几个步骤,就能识别出二维码的三个顶点,并且识别出左上角的顶点。 2 使用opencv识别二维码 1) 查找轮廓,筛选出三个二维码顶点 opencv一个非常重要的函数就是查找轮廓,就是可以找到一个图中的缩所有的轮廓,“回”字形图案是一个非常的明显的轮廓,很容易找到。
(c)标签为“bottle”的二维码 (d)标签为“celephone”的二维码 做好二维码后我们就可以将其用于物体识别和定位了。 2. 二维码识别 ar_track_alvar功能包支持USB摄像头和RGB摄像头进行二维码识别,分别对应节点individualMarkersNoKinect适用于彩色摄像头,individualMarkers适用于深度相机。本节以astra mini...