目前官方Release的OpenCV最新版本為4.1.2，偶然看到更新信息里面QRCode解碼性能有提升，所以迫不及待想嘗試一下，因為上次測試了4.0版本的效果不太好。
下載和配置OpenCV的步驟此處略過，網上都可以找到資料，步驟比較簡單，大家自己完成即可。接下來作為檢測和識別的第一步，我們首先要有QRCode二維碼，大家可以網上下載，也可以用下面的python代碼生成，后面是我用代碼生成的三個二維碼用於后續測試。
from PIL import Image
import qrcode
def make_code():
url = u'OpenCV與AI深度學習'
qr = qrcode.QRCode(version=5, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H, box_size=8, border=4)
qr.add_data(url)
qr.make(fit=True)
img = qr.make_image()
img = img.convert("RGBA")
icon = Image.open("opencv.png")
img_w, img_h = img.size
factor = 4
size_w = int(img_w / factor)
size_h = int(img_h / factor)
icon_w, icon_h = icon.size
if icon_w > size_w:
icon_w = size_w
if icon_h > size_h:
icon_h = size_h
icon = icon.resize((icon_w, icon_h), Image.ANTIALIAS)
w = int((img_w - icon_w)/2)
h = int((img_h - icon_h)/2)
icon = icon.convert("RGBA")
img.paste(icon, (w, h), icon)
# img.show()
img.save('logo-qrcode.png')
make_code()
print("Finished!")
接下來新建Win32控制台程序，復制示例代碼qrcode.cpp，在opencv安裝目錄下sources/samples/cpp/qrcode.cpp位置，配置好后運行代碼，會打開攝像頭，進行實時QRCode二維碼的檢測和識別，下面是我檢測的效果:
需要注意的是默認解碼之后如果二維碼內容中有中文會顯示為亂碼，使用下面代碼可講中文正常顯示。
if (result_detection)
{
decode_info = qrcode.decode(src, transform, straight_barcode);
if (!decode_info.empty())
{
//cout << decode_info << endl; //原來直接輸出std string
std::wstring wtxt = utf8string2wstring(decode_info); // 將utf-8的string轉換為wstring
std::string txt_gbk = wstring2string(wtxt, "Chinese"); // 再將wstring轉換為gbk的string
std::cout << txt_gbk << endl;
}
}
那么你將會看到這樣的結果：
最后對OpenCV4.1.2版本QRCode解碼功能做個簡單總結:
① 二維碼檢測和識別不論從速度和准確率方面都有了很大提升。
② 支持各種角度和各種顏色QRCode解碼
③ 支持中文解碼(輸出內容轉碼即可)
④ 同時存在多個二維碼時找不到
展望:期待后面能夠支持多個二維碼解碼，同時能支持DataMatrix和其他類型二維碼就更好了。
當然，如果有興趣自己優化的朋友可以編譯源碼查看優化。
關注【OpenCV與AI深度學習】
長按或者掃描下面二維碼即可關注
