Python如何可靠地检测图像中的二维码

Question

我有收据的图像，其中一些有二维码。我想要在这些图像中可靠地检测二维码。二维码的位置并不重要，重要的是它是否出现在收据的图像中。

我目前的进展如下：

import cv2

uri = 'dummy-uri'
qrCodeDetector = cv2.QRCodeDetector()
image = io.imread(uri)
decodedText, points, _ = self.qrCodeDetector.detectAndDecode(image)
NoneType = type(None)
if type(points) is not NoneType:
            print('There is QR code in the image')
else:
            print('There is not QR code in the image')

基本上，如果没有二维码，point就是None --没有边上的点。但cv2 QrCodeDetector的表现并不是很好。我可以想象，训练一个物体检测器(例如Yolo)会带来更高的准确性。目前，我拥有的大多数收据图像都被识别为没有二维码的图像，尽管它们有二维码。对如何更可靠(更准确)检测二维码有什么想法吗？

Answer 1

我尝试做模板matching.It会给出相当准确的结果，如果模板和图片是相同的大小，这个代码给出了两个图像的良好结果，但在其他情况下，提供的模板和图像中的二维码是不同的大小，所以它不显示预期的结果

import numpy as np
import cv2

我调整了图像的大小，以减少btw模板和完整图像的差异。qr.png是实际图像的屏幕截图

img  = cv2.resize(cv2.imread('Download/full.jpg', 0), (0, 0), fx=0.2, fy=0.17)
template = cv2.imread('qr.png', 0)
h, w = template.shape

方法列表描述了查找template.You的不同方法，可以通过在for循环中检查并选择一个来测试哪一个更准确。

methods = [cv2.TM_CCOEFF, cv2.TM_CCOEFF_NORMED, cv2.TM_CCORR,
            cv2.TM_CCORR_NORMED, cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]

for method in methods:
    img2 = img.copy()

    result = cv2.matchTemplate(img2, template, method)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
        location = min_loc
    else:
        location = max_loc
    bottom_right = (location[0] + w, location[1] + h)
    cv2.rectangle(img2, location, bottom_right, 255, 5)
    cv2.imshow('Match', img2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

有关代码的更多详细信息，请参阅此link