# 背景今年自疫情以来，我都没有写过文章。一方面是疫情导致居家办公比较烦躁，另一方面最近有点懒了。但是工作还是要继续，趁这几天优化了一下最近的项目，我整理了一下如何使用 OpenCV 和微信二维码引擎来实现二维码的识别。微信开源了其二维码的解码功能，并贡献给 OpenCV 社区。其开源的 wechat_qrcode 项目被收录到 OpenCV contrib 项目中。从 OpenCV 4.5.2 版本开始，就可以直接使用。该项目 github 地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/wechat_qrcode 模型文件的地址：https://github.com/WeChatCV/opencv_3rdparty 微信的扫码引擎，很早就支持了远距离二维码检测、自动调焦定位、多码检测识别等功能，它是基于 CNN 的二维码检测。 ![基于CNN的二维码检测器](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/72c5825470a44b04bbf63f0f5d285a26~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?) # 二维码识别的封装首先，定义一个 AlgoQrCode.h ```cpp #pragma once #include #include using namespace cv; using namespace std; class AlgoQRCode { private: Ptr detector; public: bool initModel(string modelPath); string detectQRCode(string strPath); bool compression(string inputFileName, string outputFileName, int quality); void release(); }; ``` 该头文件定义了一些方法，包含了加载模型、识别二维码、释放资源等方法，以及一个 detector 对象用于识别二维码。然后编写对应的源文件 AlgoQrCode.cpp ```cpp bool AlgoQRCode::initModel(string modelPath) { string detect_prototxt = modelPath + "detect.prototxt"; string detect_caffe_model = modelPath + "detect.caffemodel"; string sr_prototxt = modelPath + "sr.prototxt"; string sr_caffe_model = modelPath + "sr.caffemodel"; try { detector = makePtr(detect_prototxt, detect_caffe_model, sr_prototxt, sr_caffe_model); } catch (const std::exception& e) { cout << e.what() << endl; return false; } return true; } string AlgoQRCode::detectQRCode(string strPath) { if (detector == NULL) { return "-1"; } vector vPoints; vector vStrDecoded; Mat imgInput = imread(strPath, IMREAD_GRAYSCALE); // vStrDecoded = detector->detectAndDecode(imgInput, vPoints); .... } bool AlgoQRCode::compression(string inputFileName, string outputFileName, int quality) { Mat srcImage = imread(inputFileName); if (srcImage.data != NULL) { vectorcompression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_JPEG_QUALITY); compression_params.push_back(quality); //图像压缩参数，该参数取值范围为0-100，数值越高，图像质量越高 bool bRet = imwrite(outputFileName, srcImage, compression_params); return bRet; } return false; } void AlgoQRCode::release() { detector = NULL; } ``` 其中： * initModel() 方法用于加载算法模型文件，必须先调用，并且只需要调用一次即可。 ![模型文件](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/cba54597410544a3af69c9c37a3a2001~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?) * detectQRCode() 方法需要根据业务场景，先对图像做很多预处理的工作，然后再进行二维码的识别。这些预处理的过程，不再本文的讨论范围之列，以后有机会单独写一篇文章。 * compression() 方法用于压缩图像，因为我们使用工业相机拍摄，图片会很大大概30M+，所以在使用之前会先压缩一下。 * release() 方法可以在程序结束时，释放 detector 对象。识别二维码，其实就是调用 detector 对象的 detectAndDecode() 方法。最后，写一个 main() 函数测试一下，是否可用： ![20220216851652_compress](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ca4c55da88284b9abcce24a129e9b7bc~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?) ```cpp int main() { AlgoQRCode algoQrCode = AlgoQRCode(); algoQrCode.initModel("/Users/tony/IdeaProjects/creative-mirror-watcher/mirror/src/main/resources/"); string value = algoQrCode.detectQRCode("/Users/tony/20220216851652_compress.jpeg"); cout<<"value="<