基于OpenCV+ZXing手工打造,FPS300+的二维码识别库
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软件版本信息
Windows10系统
OpenCV4.5.1
VS2017
OpenCV官方支持函数
OpenCV在4.5.1中支持的了微信开源的二维码识别,通过检测模型与超像素模型分别实现了检测与预处理,然后基于ZXing实现了解码。当前还在扩展模块中,而且还需要DNN模型加持,模型虽小,但是也费电!好处是三行代码,调用简单:
import cv2
detector = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode("detect.prototxt", "detect.caffemodel", "sr.prototxt", "sr.caffemodel")
image = cv2.imread("weixin.png")
res, points = detector.detectAndDecode(image)
视频检测+识别的速度大概FPS 70+左右,有人已经测试过!我看到这个以后的第一感觉就是我有一个更加环保+快速的方案。
他山之石可以攻玉
在我之前传统的二维码检测基础上,重新整理并优化了流程,使用二值分析方法实现二维码检测定位,然后基于ZXing解码实现了二维码的检测与识别。对输入图像大小为:
3508x2480的图像!
检测+识别平均速度在25毫秒左右!
基于摄像头的二维码实时识别,640x480分辨率,检测+识别速度超过350+FPS,比直接调用OpenCV官方支持函数快5倍!而且支持旋转、低像素重建、边缘干扰修复等预处理。不信请看图:
代码就不放出来了,好久以前在OpenCV还没有二维码检测函数的时候,我写过一篇文章,教大家如何基于OpenCV手工写代码实现高精准的二维码检测。链接在这里:
干货 | 基于OpenCV Python实现二维码检测与识别
现在的代码就是基于当时文章代码上修改的,然后添加了ZXing库支持,实现了检测+识别。可以说速度完全吊打OpenCV官方提供三行代码!其实我封装好了函数,调用很简单,测试代码如下:
cv::Mat codeROI;
std::vector<cv::Point> pts;
ResultInfo rsinfo;
QRCodeDetector qrdetector;
cv::VideoCapture cap(0);
while (true) {
cap.read(image);
int64 start = cv::getTickCount();
qrdetector.detectQR(image, pts, codeROI);
if (!codeROI.empty()) {
qrdetector.decode(codeROI, rsinfo);
if (rsinfo.status == 0) {
//printf("QR Code Detected! \n");
//printf("QR Code recognized! \n");
//std::cout << rsinfo.code << std::endl;
cv::putText(image, rsinfo.code, pts[0], cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8);
}
}
double ct = (cv::getTickCount() - start) / cv::getTickFrequency();
// printf("execution time : %.5f ms\n", ct * 1000);
cv::putText(image, cv::format("FPS: %.2f", 1.0/ct), cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
cv::imshow("识别结果", image);
cv::waitKey(1);
}
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