我使用 Zbar 和 OpenCV 讀取下圖中的二維碼，但都未能檢測到它。對于 ZBar，我使用 pyzbar 庫作為 python 包裝器。有些圖像 QR 被正確檢測到，有些圖像與成功的圖像非常相似但失敗了。我的手機攝像頭可以讀取上傳圖像中的二維碼，這意味著它是有效的。下面是代碼片段：from pyzbar.pyzbar import decodefrom pyzbar.pyzbar import ZBarSymbolimport cv2# zbar results = decode(cv2.imread(image_path), symbols=[ZBarSymbol.QRCODE])print(results) # opencvqr_decoder = cv2.QRCodeDetector()data, bbox, rectified_image = qr_decoder.detectAndDecode(cv2.imread(image_path))print(data, bbox)什么樣的預處理有助于提高二維碼檢測的成功率？
2 回答
慕容708150
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zbar，它做了一些預處理，沒有檢測到二維碼，你可以測試運行zbarimg image.jpg。
好的二值化在這里很有用。我使用kraken.binarization.nlbin()Kraken 庫的功能讓它工作。該庫適用于 OCR，但也適用于 QR 碼，通過使用非線性處理。Kraken 二值化代碼在這里。
這是示例的代碼：
from kraken import binarization
from PIL import Image
from pyzbar.pyzbar import decode
from pyzbar.pyzbar import ZBarSymbol
image_path = "image.jpg"
# binarization using kraken
im = Image.open(image_path)
bw_im = binarization.nlbin(im)
# zbar
decode(bw_im, symbols=[ZBarSymbol.QRCODE])
[Decoded(data=b'DE-AAA002065', type='QRCODE', rect=Rect(left=1429, top=361, width=300, height=306), polygon=[Point(x=1429, y=361), Point(x=1429, y=667), Point(x=1729, y=667), Point(x=1723, y=365)])]
下圖為二維碼后二維碼的清晰圖像：
開心每一天1111
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我有一個類似的問題，Seanpue 的回答讓我走上了解決這個問題的正確軌道。由于我已經在使用 OpenCV 庫而不是 PIL 進行圖像處理，因此我使用OpenCV 教程中關于 Image Thresholding的說明來執行 Otsu 的二值化。這是我的代碼：
import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode
from pyzbar.pyzbar import ZBarSymbol
image_path = "qr.jpg"
# preprocessing using opencv
im = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
blur = cv2.GaussianBlur(im, (5, 5), 0)
ret, bw_im = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# zbar
decode(bw_im, symbols=[ZBarSymbol.QRCODE])
[Decoded(data=b'DE-AAA002065', type='QRCODE', rect=Rect(left=1429, top=362, width=300, height=305), polygon=[Point(x=1429, y=362), Point(x=1430, y=667), Point(x=1729, y=667), Point(x=1724, y=366)])]
應用高斯模糊應該可以去除圖片中的噪點，以使二值化更有效，但對于我的應用程序來說，它實際上并沒有太大的區別。至關重要的是將圖像轉換為灰度以使閾值函數起作用（在此處通過打開帶有cv2.IMREAD_GRAYSCALE標志的文件來完成）。
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