目录
前言
- 前言
- 1.透射变换
- 2.opencv自带二维码检测器QRCodeDetector()
- 3.微信开源二维码检测器wechat_qrcode_WeChatQRCode()
- 对比总结
前些日子微信在opencv4.5中开源了一个二维码检测和识别的代码和模型，据说检测速度快鲁棒性好，因此拿来与opencv自带的二维码检测器进行对比
测试用图如下： 
有时候没法正对二维码来扫码，本文通过透射变换来模拟这种场景
透射变换是指将图像从视平面投射到另一个平面，需要通过变换前后平面上对应的四组点计算变换矩阵，
import cv2
import numpy as np
import random
import time
def perspectimg(image, pts1, pts2):
# pts1.shape = [4, 2]
# pts2.shape = [4, 2]
h, w = image.shape[:2]
H = cv2.getPerspectiveTransform(pts1.astype(np.float32), pts2.astype(np.float32))
out = cv2.warpPerspective(image, H, (2*w, 2*h))
return out
img = cv2.imread('20210106141915150.png')
p3 = np.float32([[25, 25], [199, 25], [199, 199], [25, 199]])
p4 = np.float32([[45, 25], [205, 65], [204, 194], [49, 230]])
img = perspectimg(img, p3, p4)
cv2.imshow('img', img)
使用opencv自带的二维码检测器的主要流程是
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verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family)}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .section{stroke:none;opacity:0.2}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .section0{fill:rgba(102,102,255,0.49)}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .section2{fill:#fff400}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .section1,#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .section3{fill:#fff;opacity:0.2}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .sectionTitle0{fill:#333}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .sectionTitle1{fill:#333}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .sectionTitle2{fill:#333}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .sectionTitle3{fill:#333}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .sectionTitle{text-anchor:start;font-size:11px;text-height:14px;font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family)}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .grid .tick{stroke:#d3d3d3;opacity:0.8;shape-rendering:crispEdges}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .grid .tick text{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family)}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .grid path{stroke-width:0}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .today{fill:none;stroke:red;stroke-width:2px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .task{stroke-width:2}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .taskText{text-anchor:middle;font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family)}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .taskText:not([font-size]){font-size:11px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .taskTextOutsideRight{fill:#000;text-anchor:start;font-size:11px;font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family)}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .taskTextOutsideLeft{fill:#000;text-anchor:end;font-size:11px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .task.clickable{cursor:pointer}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .taskText.clickable{cursor:pointer;fill:#003163 !important;font-weight:bold}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .taskTextOutsideLeft.clickable{cursor:pointer;fill:#003163 !important;font-weight:bold}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK 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arial;font-family:var(--mermaid-font-family);font-size:10px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK g.classGroup text .title{font-weight:bolder}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK g.clickable{cursor:pointer}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK g.classGroup rect{fill:#ECECFF;stroke:#9370db}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK g.classGroup line{stroke:#9370db;stroke-width:1}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .classLabel .box{stroke:none;stroke-width:0;fill:#ECECFF;opacity:0.5}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .classLabel .label{fill:#9370db;font-size:10px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .relation{stroke:#9370db;stroke-width:1;fill:none}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .dashed-line{stroke-dasharray:3}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK #compositionStart{fill:#9370db;stroke:#9370db;stroke-width:1}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK #compositionEnd{fill:#9370db;stroke:#9370db;stroke-width:1}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK #aggregationStart{fill:#ECECFF;stroke:#9370db;stroke-width:1}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK 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.statediagram-cluster.statediagram-cluster-alt .inner{fill:#e0e0e0}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .statediagram-cluster .inner{rx:0;ry:0}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .statediagram-state rect.basic{rx:5px;ry:5px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .statediagram-state rect.divider{stroke-dasharray:10,10;fill:#efefef}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .note-edge{stroke-dasharray:5}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .statediagram-note rect{fill:#fff5ad;stroke:#aa3;stroke-width:1px;rx:0;ry:0}:root{--mermaid-font-family: '"trebuchet ms", verdana, arial';--mermaid-font-family: "Comic Sans MS", "Comic Sans", cursive}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .error-icon{fill:#522}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .error-text{fill:#522;stroke:#522}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .edge-thickness-normal{stroke-width:2px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .marker{fill:#333}#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK .marker.cross{stroke:#333}
:root { --mermaid-font-family: "trebuchet ms", verdana, arial;}
#mermaid-svg-ogQ1m1QN8LYGy7vK {
color: rgba(0, 0, 0, 0.75);
font: ;
}
检测器初始化
输入图片
输出结果codeinfo, points, outimg
QRmodel = cv2.QRCodeDetector()
start = time.time()
codeinfo, pts, outs = QRmodel.detectAndDecode(img)
end = time.time()
print('time usage: ', end - start)
print(codeinfo, pts)
cv2.drawContours(img, [np.int32(pts[0])], -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('QR', img)
cv2.imshow('straight_QR', outs)
cv2.waitKey(0)
# time usage: 0.011999130249023438
# Hello :) [[[ 43.908947 24.221338]
# [203.97652 64.5437 ]
# [206.06259 193.88025 ]
# [ 48.87426 230.28175 ]]]
使用微信开源二维码检测器的主要流程与自带的相同，不过要确定model结构和权重文件的位置，可以看到微信的算法包含detect检测模型和sr超分模型，因此对模糊二维码会有更好的检测效果，
模型可以从这里下载WechatCV
WechatQRmodel = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode('detect.prototxt', 'detect.caffemodel', 'sr.prototxt', 'sr.caffemodel')
start = time.time()
codeinfo, pts = WechatQRmodel.detectAndDecode(img)
end = time.time()
print(codeinfo, pts)
print('time usage: ', end - start)
cv2.drawContours(img, [np.int32(pts)], -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('QR', img)
cv2.waitKey(0)
# ['Hello :)'] [array([[ 43.84111 , 32.450653],
# [211.51726 , 32.450653],
# [211.51726 , 222.97139 ],
# [ 43.84111 , 222.97139 ]], dtype=float32)]
#time usage: 0.027999401092529297
由以上结果可以看出两种二维码检测器的最大区别在于，opencv自带的检测器QRCodeDetector能够给出准确的四个角点位置，耗时12ms，而微信的wechat_qrcode_WeChatQRCode检测器则只给出一个水平的矩形，耗时28ms。
此外，由于微信算法带了一个超分模型，因此在笔者使用比较模糊以及有一定反光的图片时微信的二维码检测算法检测率会更好。
全文代码如下
import cv2
import numpy as np
import time
# 仿射变换
def warpimg(image, pts1, pts2):
h, w = image.shape[:2]
M = cv2.getAffineTransform(pts1.astype(np.float32), pts2.astype(np.float32))
out = cv2.warpAffine(image, M, (2*w, 2*h))
return out
# 透射变换
def perspectimg(image, pts1, pts2):
h, w = image.shape[:2]
H = cv2.getPerspectiveTransform(pts1.astype(np.float32), pts2.astype(np.float32))
out = cv2.warpPerspective(image, H, (2*w, 2*h))
return out
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('test.png')
H, W = img.shape[:2]
img = cv2.blur(img, (3, 3))
# [25, 25], [199, 25], [199, 199], [25, 199]]
# p1 = np.float32([[25, 25], [199, 25], [199, 199]])
# p2 = np.float32([[25, 25], [199, 25], [230, 230]])
# img = warpimg(img, p1, p2)
p3 = np.float32([[25, 25], [199, 25], [199, 199], [25, 199]])
p4 = np.float32([[45, 25], [205, 65], [204, 194], [49, 230]])
img = perspectimg(img, p3, p4)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
wechat = True
if wechat:
WechatQRmodel = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode('detect.prototxt', 'detect.caffemodel', 'sr.prototxt', 'sr.caffemodel')
start = time.time()
codeinfo, pts = WechatQRmodel.detectAndDecode(img)
end = time.time()
print(codeinfo, pts)
print('time usage: ', end - start)
cv2.drawContours(img, [np.int32(pts)], -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('QR', img)
cv2.waitKey(0)
else:
QRmodel = cv2.QRCodeDetector()
start = time.time()
codeinfo, pts, outs = QRmodel.detectAndDecode(img)
end = time.time()
print('time usage: ', end - start)
print(codeinfo, pts)
cv2.drawContours(img, [np.int32(pts[0])], -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('QR', img)
cv2.imshow('straight_QR', outs)
cv2.waitKey(0)
