OpenCV4.6 VS 4.7 QRCode解码功能效果对比

导  读

    本文主要对OpenCV4.7.0和4.6.0中QRCode检测/解码功能做简单的测试对比，供大家参考。

背景介绍

    最近OpenCV更新到了4.7.0版本，在ChangeLog算法部分除了新增Stackblur滤波算法(详细介绍见下面链接)，还有对QRCode检测和解码的改进。

    吊打高斯模糊的StackBlur来了！

    QRCode部分按照changelog说法是对检测和解码质量做了改进，添加对齐标志支持，算法还是依赖WeChatQRCode，关于WeChatQRCode在OpenCV中的C++使用方法，可以参考下面链接，本文主要以Python OpenCV来做演示说明。

    OpenCV4.5.1新增微信QRCode解码功能使用步骤与测评 附源码和效果视频

OpenCV4.7 WeChatQRCode使用

  【1】OpenCV4.7.0安装（必须安装opencv-contrib）

pip install opencv-python==4.7.0.68pip install opencv-contrib-python==4.7.0.68

  【2】下载模型文件(检测模型和超分辨率模型)：

https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty 

  【3】图片测试：

# WX公众号：OpenCV与AI深度学习import cv2  print('cv2.__version__:',cv2.__version__)detect_proto = './model/detect.prototxt'detect_model = './model/detect.caffemodel'sr_proto = './model/sr.prototxt'sr_model = './model/sr.caffemodel'detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode(detect_proto,detect_model,sr_proto,sr_model)
img = cv2.imread('imgs/8.jpg')res,points = detect_obj.detectAndDecode(img)print('result',res)print('corners:',points)for pos in points:    color=(0,0,255)    thick=2    for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:        start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])        end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])        cv2.line(img,start,end,color,thick)cv2.imshow('img',img)cv2.imwrite('result.jpg',img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
 

  
 

    测试结果：

    其他图片：

  【4】视频测试：​​​​​​​

# WX公众号：OpenCV与AI深度学习import cv2  print('cv2.__version__:',cv2.__version__)detect_proto = './model/detect.prototxt'detect_model = './model/detect.caffemodel'sr_proto = './model/sr.prototxt'sr_model = './model/sr.caffemodel'detect_obj = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode(detect_proto,detect_model,sr_proto,sr_model)
def qr_decode(img):    res,points = detect_obj.detectAndDecode(img)    print('result',res)    for pos in points:        color=(0,0,255)        thick=2        for p in [(0,1),(1,2),(2,3),(3,0)]:             start = int(pos[p[0]][0]),int(pos[p[0]][1])            end = int(pos[p[1]][0]),int(pos[p[1]][1])            cv2.line(img,start,end,color,thick)
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  out = cv2.VideoWriter('out.mp4',fourcc, 15.0, (1280,720))if(cap.isOpened()): #视频打开成功  while(True):    ret,frame = cap.read()#读取一帧    #if(frame is None):    if ret==False: #读取帧失败      break    qr_decode(frame)     cv2.imshow("qrcode decoder", frame)    out.write(frame)    if cv2.waitKey(10)&0xFF ==27: #按下Esc键退出      break    cap.release()out.release()cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
 

  
 

   

OpenCV4.7.0 VS 4.6.0

  【1】OpenCV4.6.0安装​​​​​​​

pip install opencv-python==4.6.0.66pip install opencv-contrib-python==4.6.0.66

  【2】图片测试（模型和代码相同）：

    上面三张图片4.6.0和4.7.0都可以正确解码，测试一下图片，4.6.0不能解码的，4.7.0也不能，直观看起来解码能力并未有明显提升。检测部分增进了对齐标记支持，所以标注的位置4.7.0比4.6.0更准确。

    对比检测解码时间发现4.7.0比4.6.0略有增加，这部分未改进。

    OpenCV4.6.0视频测试效果：

—THE END—

转载：https://blog.csdn.net/stq054188/article/details/128704457