检测识别二维码的几大开源库汇总

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；

http://boofcv.org/

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

http://opencv.org/

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; 


 
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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：pts,symbol,汇总,二维码,开源,检测,Zbar,textPoint
来源： https://blog.csdn.net/cyxhjy1314/article/details/99445634