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「干货」检测识别二维码的几大开源库汇总

图像算法 1015

前言:

目前兄弟们对“二维码识别c语言”大概比较关心,兄弟们都想要剖析一些“二维码识别c语言”的相关知识。那么小编同时在网上网罗了一些关于“二维码识别c语言””的相关文章,希望兄弟们能喜欢,咱们快快来学习一下吧!

自从手机APP二维码支付进入了人们的日常生活后,方便安全,真是无处不在。

特别是1994年日本Denso Wave发明的QR码(快速响应),它获得最广泛应用,因为它易于检测,写入大量信息,并提供强大的错误纠正机制,它可以说是第一个最大的图像识别应用程序。

二维码的检测和解码已成为许多应用开发的必要条件。面对许多开源库,哪一个更好?

我们比较了五个值得参考的有影响力的开源库中的检测算法。

参与开源库的比较:

BoofCV (Ver. 0.33):一种用Java实现的开源、实时的计算机视觉库;

OpenCV (Ver. 4.0.1):OpenCV 4.0后加入了QR码检测和解码功能,C++实现;

Quirc (Feb 1, 2018. SHA 307473db):一种专门面向QR码的检测和解码库,C语言实现;

ZBar (Ver. 0.10):一种被广泛使用的包含各种条码检测识别的专门库,支持各种平台,支持Python, Perl, C++等语言;

ZXing (Ver. 3.3.3):一种面向Java Android开发的各种条码检测识别库,用Java开发,支持多种语言;

为了全面比较每个开源库的性能以检测QR码,作者在应用程序中收集了大量常见情况。

各类别包含的图像数:

作者通过将检测到的位置和标签位置与10%作为阈值进行匹配来定义检测成功,并计算真阳性,假阳性,真阴性和假阴性,最后计算F-Measure以比较检测结果。

按类别划分的测试结果统计:

不分类别的全局统计:

可以看出,没有哪个库比其他库更好,但在大多数情况下,BoofCV最好或接近最佳。在大多数类别中,Zbar优于ZXing,但在ZXing最擅长的类别中,Zbar还不够好。Quirc在正常情况下表现良好,但其他图书馆中表现最佳的类别并不是很好。OpenCV无疑总是最糟糕的。

检测速度结果比较:

在哪个类别中,性能是一致的,ZXing是最快的库,其次是BoofCV。OpenCV的速度性能非常稳定且速度最慢。。。

结论:

您选择哪个库取决于您的应用程序。如果QR码比较标准推荐BoofCV,其检测精度高,速度也很好。如果QR码脏了或外观发生变化,ZXing是个不错的选择。如果您只能使用C ++,建议使用Zbar。

我们挑一个Zbar来实验下:

环境:VS2010、OpenCV2.4.9、Zbar环境配置

环境说明:

1. OpenCV是一个机器视觉开源类库,广泛用于图像处理、模式识别等领域,它是Zbar项目的核心。这里我使用的是OpenCV2.4.9。(不建议使用OpenCV1版本)

2. 集成开发工具Visual Studio2010。(不建议使用Visual C++ 6.0,因其仅支持OpenCV1.0的版本),新建C++控制台应用程序,并设置相应的工程属性,添加包含目录、附加链接等。

3. 测试程序如下:

#include "zbar.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream>  using namespace std; using namespace zbar; using namespace cv;  int main(void) {  ImageScanner scanner;  scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1);  char file[256];  cin>>file;  Mat img = imread(file,0);  Mat imgout;  cvtColor(img,imgout,CV_GRAY2RGB);  int width = img.cols;  int height = img.rows;  uchar *raw = (uchar *)img.data;  Image image(width, height, "Y800", raw, width * height);  int n = scanner.scan(image);  for(Image::SymbolIterator symbol = image.symbol_begin();symbol != image.symbol_end();symbol++)  {  vector<Point> vp;  cout<<"Decoded:êo"<<endl<<symbol->get_type_name()<<endl<<endl;  cout<<"Symbol:êo"<<endl<<symbol->get_data()<<endl<<endl;  int n = symbol->get_location_size();  for(int i=0;i<n;i++)  {  vp.push_back(Point(symbol->get_location_x(i),symbol->get_location_y(i)));  }  RotatedRect r = minAreaRect(vp);  Point2f pts[4];  r.points(pts);  Point textPoint(pts[1]);  string codeNum=symbol->get_data();  for(int i=0;i<4;i++)  {  line(imgout,pts[i],pts[(i+1)%4],Scalar(255,0,0),3);  textPoint.x>=pts[i].x?textPoint.x=pts[i].x:textPoint.x=textPoint.x;  textPoint.y>=pts[i].y?textPoint.y=pts[i].y:textPoint.y=textPoint.y;  putText(imgout,codeNum,textPoint,FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,Scalar(0,0,255),1,8,false);  }  cout<<"Angle: "<<r.angle<<endl;  }  imshow("imgout.jpg",imgout);  waitKey(); }

4. 先生成一个嵌入文本信息的二维码

运行测试程序,如下图:

换个网址再试试:

大家可以自己尝试下。

标签: #二维码识别c语言 #图像识别开源算法