教程 | OpenCV4.1.2中實時高效的二維碼識別模塊
- 2019 年 11 月 27 日
- 筆記
OpenCV4.0發佈了二維碼檢測與解析模塊，但是大家用完以後都吐槽不已，覺得效果太差啦，根本不支持旋轉與傾斜角度下的二維碼檢測與解析，讓大家白高興一場。在OpenCV4.1.2的release發佈中有一部分是關於二維碼模塊精度與速度改善的說明，這麼說OpenCV4.1.2中二維碼檢測與解析效果變好啦，我抱着一絲懷疑的態度，重新測試了一下，先看效果吧：
速度沒問題！傾斜與錯切視角沒有問題，果然是提升了！夠強大!
函數調用
OpenCV4中負責二維碼檢測與解析的類是QRCodeDetector，它有如下幾個方法來實現二維碼的檢測與解析返回。
1.負責從圖像中找到二維碼區域，返回的是二維碼四個頂點的坐標。
detect (InputArray img, OutputArray points) const img參數是輸入圖像，支持灰度或者彩色 points是vector返回的四個點坐標數組
2.負責解析二維碼，返回utf-8字符串作為解析結果，無法解析返回空
decode (InputArray img, InputArray points, OutputArray straight_qrcode=noArray()) img表示輸入圖像 point表示檢測到四個點坐標 straight_qrcode表示解析的二維碼ROI
3.一步搞定二維碼檢測與解析。
detectAndDecode( InputArray img, //輸入圖像 OutputArray points=noArray(), // 頂點坐標 OutputArray straight_qrcode=noArray() // ROI )
代碼演示
最終實現的二維碼實時檢測程序(比較懶，在sample代碼上改改)。主要是分為如下幾個部分：
打開攝像頭
VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { cout << "Cannot open a camera" << endl; return -1; }
二維碼檢測與解析
cap >> frame; if (frame.empty()) { cout << "End of video stream" << endl; break; } // flip(frame, frame, 1); cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); total.start(); bool result_detection = qrcode.detect(gray, transform); if (result_detection) { printf("detect QR code....n"); decode_info = qrcode.decode(gray, transform, straight_barcode); cout << decode_info.c_str() << endl; putText(frame, decode_info.c_str(), Point(50, 50), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(255, 0, 0), 2, 8); }
計算FPS與繪製頂點
繪製FPS
ostringstream convert; convert << cvRound(fps) << " FPS (QR detection)"; putText(color_image, convert.str(), Point(25, 25), FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2);
繪製頂點
void drawQRCodeContour(Mat &color_image, vector<Point> transform) { if (!transform.empty()) { double show_radius = (color_image.rows > color_image.cols) ? (2.813 * color_image.rows) / color_image.cols : (2.813 * color_image.cols) / color_image.rows; double contour_radius = show_radius * 0.4; vector< vector<Point> > contours; contours.push_back(transform); drawContours(color_image, contours, 0, Scalar(211, 0, 148), cvRound(contour_radius)); RNG rng(1000); for (size_t i = 0; i < 4; i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); circle(color_image, transform[i], cvRound(show_radius), color, -1); } } }
總結：
OpenCV3是沒有自帶的二維碼檢測與解析程序的，OpenCV4.1.2自帶的二維碼檢測程序比之前的要好用多了，直接部署到應用場景下速度與性能都沒有問題。只能說OpenCV4 二維碼識別靠譜！
