OpenCV4学习笔记（58）——二维码检测与识别

本次要整理的笔记内容是在OpenCV中对二维码进行检测与识别。二维码对我们来说可以说是非常熟悉的，乃至于每次出门都会和“扫码”挂钩，可以说二维码已经渗入到我们生活的方方面面。那么二维码到底什么东西呢？这里是关于二维码的一些相关信息。（参考维基百科）

二维码也称为二维条码，是指在一维条码的基础上扩展出另一维具有可读性的条码，使用黑白矩形图案表示二进制数据，被设备扫描后可获取其中所包含的信息。一维条码的宽度记载着数据，而其长度没有记载数据，而二维码的长度、宽度均记载着数据。二维码具有一维条码所不具有的“定位点”和“容错机制”。容错机制在即使没有识别到全部的条码、或是说条码有污损时，也可以正确地还原条码上的信息。二维码包含很多种种类，例如PDF417码、QR码、汉信码、颜色条码、EZ码、Aztec Code、QuickMark、Data Matrix等等，不同机构开发出来的不同二维码之间具有不同的结构和编解码方式，可适用于不同的场合。

在OpenCV中的QRCodeDetector主要是对QR码的检测与识别。
QR码，全称为快速响应矩阵图码（Quick Response Code），是二维码的一种，于1994年由日本DENSO WAVE公司发明。QR来自英文Quick Response的缩写，即快速反应，因为发明者希望QR码可以快速解码其内容。QR码使用四种标准化编码模式（数字、字母数字、字节（二进制）和日文（Shift_JIS））来存储数据。QR码的应用范围已经扩展到包括产品跟踪，物品识别，文档管理，库存营销等方面。

在OpenCV中对二维码的检测与识别首先需要创建一个QRCodeDetector类的对象，然后可以分别调用检测与识别的API。

检测API为detect()，其参数含义如下:
（1）参数img：输入的灰度或彩色图像。
（2）参数points：输出的一个点向量，包含检测到二维码的最小面积矩形的四个顶点坐标。

识别API为decode()，其参数含义如下：
（1）参数img：输入的灰度或彩色图像。
（2）参数points：检测API中得到的二维码的四个顶点坐标。
（3）参数straight_qrcode：输出的经过矫正和二值化的二维码图像。

除此之外，还有一个将检测和识别合并起来的APIdetectAndDecode（），其参数含义如下：
（1）参数img：输入的包含二维码的灰度或彩色图像；
（2）参数points：返回检测到的二维码四个顶点坐标；
（3）参数strainght_qrcode：输出的经过矫正和二值化的二维码图像；
（4）返回值：一个string字符串，为二维码解码后得到的字符信息。

下面是代码演示：

	Mat QR = imread("D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\images\\qrcode_06.jpg");
	Mat straight_qrcode;
	vector<Point>points;
	string info;
	QRCodeDetector QR_detector;
	info = QR_detector.detectAndDecode(QR, points, straight_qrcode);
	//第一个参数img：输入的包含二维码的灰度或彩色图像；
	//第二个参数points：返回检测到的二维码四个顶点坐标；
	//第三个参数strainght_qrcode：输出的经过矫正和二值化的二维码图像；
	//返回一个string字符串，为二维码解码后得到的字符信息
	putText(QR, info, points[0], FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
	imshow("QR", QR);
	imshow("straight_qrcode", straight_qrcode);

看一下识别效果怎样：

上图中，左边是输入的原图，右边是经过二维码检测与识别后输出的文本信息。下图是将图中二维码进行矫正以及二值化后的结果：

演示图像2：

不过需要注意的一点是，OpenCV中对二维码进行解码的API并不适用于包含中文字符的二维码，会识别出乱七八糟的字符，无法正常显示，如下图：

虽然OpenCV中包含了对二维码的检测与识别功能，但是目前来说这个功能还是比较鸡肋的，应该比较少会被派上用场，可以仅作为了解。好的那本次笔记整理到此结束。

PS：本人的注释比较杂，既有自己的心得体会也有网上查阅资料时摘抄下的知识内容，所以如有雷同，纯属我向前辈学习的致敬，如果有前辈觉得我的笔记内容侵犯了您的知识产权，请和我联系，我会将涉及到的博文内容删除，谢谢！