VX二维码引擎OpenCV开源！3行代码让你拥有VX扫码能力

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作者：蔡博仑（腾讯高级研究员）

2011年12月微信3.5版本正式上线“扫一扫”二维码，历经9年蜕变，“扫一扫”从二维码名片到扫码支付、从小程序码到健康码，二维码已经成为一种生活方式，连接着数字与现实。

现在，在腾讯WeChatCV团队的贡献下，微信扫码引擎正式加入OpenCV开源了！只需3行代码，你便轻松拥有微信的扫码能力：

  

子程序名	返回值类型	公开	备 注
_按钮1_被单击

变量名	类 型	静态	数组	备 注
检测器	微信二维码
信息	文本向量

视觉_图像读取 (图片.指针, 编辑框3.内容, 1)
检测器.初始化 (“sr.prototxt”, “detect.caffemodel”, “sr.caffemodel”, “detect.prototxt”)
检测器.检测和解码 (图片.指针, 信息.指针)
编辑框4.内容 ＝ 信息.取数据 (0)

i支持库列表	支持库注释
cv	(未知支持库)

.版本 2<br /> .支持库 cv<br /> <br /> .子程序 _按钮1_被单击<br /> .局部变量 检测器, 微信二维码<br /> .局部变量 信息, 文本向量<br /> <br /> <br /> 视觉_图像读取 (图片.指针, 编辑框3.内容, 1)<br /> 检测器.初始化 (“sr.prototxt”, “detect.caffemodel”, “sr.caffemodel”, “detect.prototxt”)<br /> 检测器.检测和解码 (图片.指针, 信息.指针)<br /> <br /> <br /> 编辑框4.内容 ＝ 信息.取数据 (0)

微信扫码引擎收录于：
opencv_contrib/modules/wechat_qrcode

开发文档：https://docs.opencv.org/master/d5/d04/classcv_1_1wechat__qrcode_1_1WeChatQRCode.html

微信扫码引擎是一款基于开源引擎ZXing，并高度优化和深度改造的高性能轻量二维码识别器。

1. 基于CNN的二维码检测

“一图多码”是扫码支付经常遇到的线下场景。早在2016年，微信扫码引擎在业内率先支持远距离二维码检测、自动调焦定位、多码检测识别。然而，传统方法需要牺牲40%以上的性能来支持多码的检测与识别。伴随着深度学习技术的成熟和移动端计算能力的提升，微信扫码引擎引入基于CNN的二维码检测器解决上述问题。

我们以SSD框架为基础，构造了短小精干的二维码检测器（图1），采用残差连接（Residual Concat）、深度卷积（Depthwise Convolution）、空洞卷积（DilatedConvolution）、卷积投影（Convolution Projection）等技术进行了针对性的优化。整个模型大小仅943KB，iPhone7（A10）单CPU的推理时间仅需20ms，很好地满足“低延时、小体积、高召回”的业务需求。

检测代码：https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/wechat_qrcode/src/wechat_qrcode.cpp#L156

模型文件：https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/blob/wechat_qrcode/detect.prototxt

参数文件：https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/blob/wechat_qrcode/detect.caffemodel

2. 基于CNN的二维码增强

“大图小码”是远距扫码和长按识码经常面临的难点，二维码增强技术可以让小码更加清晰。2014年，微信率先在对话中上线“识别图中二维码”能力，离不开增强技术的加持。在长按识别的场景中，二维码图像经过用户的裁剪、压缩、转发，图像质量严重受损，分辨率急剧下降，边缘变得模糊不清，这给扫码引擎的识别带来了极大的挑战。

传统图像增强算法很难完美地解决以上问题，因此微信扫码引擎率先在识别流程中引入了基于深度学习的超分辨率技术（图2）。在网络结构上，密集连接（Dense Concat）、深度卷积（Depthwise Convolution）、反向卷积（Deconvolution）、残差学习（Residual Learning）等技术改善模型的性能；在目标函数上，针对二维码强边缘和二值化的特点，结合L2/L1损失、边界加权、二值约束设计了针对二维码的目标函数。经过精心的调优，超分辨率模型大小仅23KB，在iPhone7（A10）单CPU的推理时间仅需6ms（100x100超分200x200），完全满足移动端的应用需求。

超分代码：https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/wechat_qrcode/src/wechat_qrcode.cpp#L68

模型文件：https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/blob/wechat_qrcode/sr.prototxt

参数文件：https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty/blob/wechat_qrcode/sr.caffemodel

3. 更鲁棒的定位点检测

二维码在识别的时候，通常需要根据扫描像素行/列匹配对应比例来寻找定位点（图3）。

在定位点检测上，我们提出面积法的定位点检测方法，相比于传统扫描线方法更为鲁棒和高效，有效地避免了误召回和漏召回；在定位点匹配上，特征聚类方法使得扫码引擎可以高效和准确地匹配多个定位点；在图像二值化上，引入多种更为鲁棒的二值化方法，有效地提高解码的成功率。

核心代码：https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/wechat_qrcode/src/wechat_qrcode.cpp#L117

结合传统计算机视觉和深度学习技术，微信扫码引擎解决了一图多码、大图小码、鲁棒解码等业务痛点和技术难点。如今，该引擎在OpenCV上正式开源，期待广大开发者与我们一同打造业内领先的扫码引擎！

感谢腾讯WeChatCV团队的贡献，更多关于微信二维码引擎的技术分析，敬请关注OpenCV中国团队的OpenCV Webinar。

nuan1989

这个很高端. 不懂...

bobo5057

看看能做成啥要帮啊

爱学习啊

cv文件都没有，在这干啥说的

原始世界

谢谢分享

z13228604287

穗玉天涯 发表于 2021-8-5 16:28
我愿意为教程付费，不愿意为软件付费。

???????????            这不是软件

刀子嘴豆腐心

我愿意为教程付费，不愿意为软件付费。

cc188233

感谢分享

z13228604287

swan0327 发表于 2021-7-16 18:49
要钱的 散了吧

群里有免费库 与相应例子  基于4.5.2     可以试试

swan0327

要钱的 散了吧

hetao66

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