OpenCV4中負(fù)責(zé)二維碼檢測(cè)與解析的類是QRCodeDetector
1.負(fù)責(zé)從圖像中找到二維碼區(qū)域，返回的是二維碼四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)。

detect (InputArray img, OutputArray points) const

img參數(shù)是輸入圖像，支持灰度或者彩色
points是vector返回的四個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)組

2.負(fù)責(zé)解析二維碼，返回utf-8字符串作為解析結(jié)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(cè)到四個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)
straight_qrcode表示解析的二維碼ROI

3.一步搞定二維碼檢測(cè)與解析。

detectAndDecode(
InputArray img, //輸入圖像
OutputArray points=noArray(), // 頂點(diǎn)坐標(biāo)
OutputArray straight_qrcode=noArray() // ROI

)

在這貼出自己寫的一份利用detectAndDecode函數(shù)來檢測(cè)并解析二維碼的代碼

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{Mat img;VideoCapture cap(2);double t = 0;double fps;while(1){t = (double)cv::getTickCount();cap.read(img);cv::QRCodeDetector QRdetecter;std::vector<cv::Point> list;cv::Mat  res;string str = QRdetecter.detectAndDecode(img, list, res);std::cout <<  QR: << str << std::endl;for (int j = 0; j < list.size(); j++){if (j == 3)line(img, list[j], list[0], Scalar(0, 255, 0), 2);elseline(img, list[j], list[j + 1], Scalar(0, 255, 0), 2);}namedWindow(原圖, 0);imshow(原圖, img);if (res.data){namedWindow(二維碼ROI, 0);imshow(二維碼ROI, res);}t = ((double)cv::getTickCount() - t) / cv::getTickFrequency();fps = 1.0 / t;cout<<fps<<endl;waitKey(1);}return 0;
}

總結(jié)

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