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代码语言：javascript复制Windows10系统
OpenCV4.5.1
VS2017OpenCV官方支持函数
OpenCV在4.5.1中支持的了微信开源的二维码识别，通过检测模型与超像素模型分别实现了检测与预处理，然后基于ZXing实现了解码。当前还在扩展模块中，而且还需要DNN模型加持，模型虽小，但是也费电！好处是三行代码，调用简单：
代码语言：javascript复制import cv2
detector = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode("detect.prototxt", "detect.caffemodel", "sr.prototxt", "sr.caffemodel")
image = cv2.imread("weixin.png")
res, points = detector.detectAndDecode(image)视频检测 识别的速度大概FPS 70 左右，有人已经测试过！我看到这个以后的第一感觉就是我有一个更加环保 快速的方案。
他山之石可以攻玉
在我之前传统的二维码检测基础上，重新整理并优化了流程，使用二值分析方法实现二维码检测定位，然后基于ZXing解码实现了二维码的检测与识别。对输入图像大小为：
代码语言：javascript复制3508x2480的图像！
检测 识别平均速度在25毫秒左右！基于摄像头的二维码实时识别，640x480分辨率，检测 识别速度超过350 FPS，比直接调用OpenCV官方支持函数快5倍！而且支持旋转、低像素重建、边缘干扰修复等预处理。不信请看图：
代码就不放出来了，好久以前在OpenCV还没有二维码检测函数的时候，我写过一篇文章，教大家如何基于OpenCV手工写代码实现高精准的二维码检测。链接在这里：
OpenCV二维码检测与定位
干货 | 基于OpenCV Python实现二维码检测与识别
现在的代码就是基于当时文章代码上修改的，然后添加了ZXing库支持，实现了检测 识别。可以说速度完全吊打OpenCV官方提供三行代码！其实我封装好了函数，调用很简单，测试代码如下：
代码语言：javascript复制cv::Mat codeROI;
std::vector<cv::Point> pts;
ResultInfo rsinfo;
QRCodeDetector qrdetector;
cv::VideoCapture cap(0);
while (true) {
cap.read(image);
int64 start = cv::getTickCount();
qrdetector.detectQR(image, pts, codeROI);
if (!codeROI.empty()) {
qrdetector.decode(codeROI, rsinfo);
if (rsinfo.status == 0) {
//printf("QR Code Detected! n");
//printf("QR Code recognized! n");
//std::cout << rsinfo.code << std::endl;
cv::putText(image, rsinfo.code, pts[0], cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8);
}
}
double ct = (cv::getTickCount() - start) / cv::getTickFrequency();
// printf("execution time : %.5f msn", ct * 1000);
cv::putText(image, cv::format("FPS: %.2f", 1.0/ct), cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
cv::imshow("识别结果", image);
cv::waitKey(1);
}什么都别说了，点赞，转发，后续还有故事继续讲......
