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【抢画平台系统源码】【网站抽奖源码】【起点源码网】qr服务器源码_qr解析服务器异常

2024-12-23 23:36:10 来源:知识 分类:知识

1.qr code是服务什么?
2.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
3.2023小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
4.QR CODE 的编码和解码的原理是怎样的,,器源要进行怎样的析服图像处理?
5.JS识别照片或中的二维码 -OpencvQr
6.OpenCV Carotene 源码阅读(持续更新)

qr服务器源码_qr解析服务器异常

qr code是什么?

       基础知识

       首先,我们先说一下二维码一共有个尺寸。异常官方叫版本Version。服务Version 1是器源抢画平台系统源码 x 的矩阵,Version 2是析服 x 的矩阵,Version 3是异常的尺寸,每增加一个version,服务就会增加4的器源尺寸,公式是析服:(V-1)*4 + (V是版本号) 最高Version ,(-1)*4+ = ,异常所以最高是服务 x 的正方形。

       下面我们看看一个二维码的器源样例:

       定位图案

       Position Detection Pattern是定位图案,用于标记二维码的析服矩形大小。这三个定位图案有白边叫Separators for Postion Detection Patterns。之所以三个而不是四个意思就是三个就可以标识一个矩形了。

       Timing Patterns也是用于定位的。原因是二维码有种尺寸,尺寸过大了后需要有根标准线,不然扫描的时候可能会扫歪了。

       Alignment Patterns 只有Version 2以上(包括Version2)的二维码需要这个东东,同样是为了定位用的。

       功能性数据

       Format Information 存在于所有的尺寸中,用于存放一些格式化数据的。

       Version Information 在 >= Version 7以上,需要预留两块3 x 6的区域存放一些版本信息。

       数据码和纠错码

       除了上述的那些地方,剩下的地方存放 Data Code 数据码 和 Error Correction Code 纠错码。

       数据编码

       我们先来说说数据编码。QR码支持如下的编码:

       Numeric mode 数字编码,从0到9。如果需要编码的数字的个数不是3的倍数,那么,最后剩下的1或2位数会被转成4或7bits,则其它的每3位数字会被编成 ,,bits,编成多长还要看二维码的尺寸(下面有一个表Table 3说明了这点)

       Alphanumeric mode 字符编码。包括 0-9,大写的A到Z(没有小写),以及符号$ % * + – . / : 包括空格。这些字符会映射成一个字符索引表。如下所示:(其中的SP是空格,Char是字符,Value是其索引值) 编码的过程是把字符两两分组,然后转成下表的进制,然后转成bits的二进制,如果最后有一个落单的,那就转成6bits的二进制。而编码模式和字符的个数需要根据不同的Version尺寸编成9, 或个二进制(如下表中Table 3)

       Byte mode, 字节编码,可以是0-的ISO--1字符。有些二维码的扫描器可以自动检测是否是UTF-8的编码。

       Kanji mode 这是日文编码,也是双字节编码。同样,也可以用于中文编码。日文和汉字的网站抽奖源码编码会减去一个值。如:在0X to 0X9FFC中的字符会减去,在0XE到0XEBBF中的字符要减去0XC,然后把结果前两个进制位拿出来乘以0XC0,然后再加上后两个进制位,最后转成bit的编码。如下图示例:

       Extended Channel Interpretation (ECI) mode 主要用于特殊的字符集。并不是所有的扫描器都支持这种编码。

       Structured Append mode 用于混合编码,也就是说,这个二维码中包含了多种编码格式。

       FNC1 mode 这种编码方式主要是给一些特殊的工业或行业用的。比如GS1条形码之类的。

       简单起见,后面三种不会在本文 中讨论。

       下面两张表中,

       Table 2 是各个编码格式的“编号”,这个东西要写在Format Information中。注:中文是

       Table 3 表示了,不同版本(尺寸)的二维码,对于,数字,字符,字节和Kanji模式下,对于单个编码的2进制的位数。(在二维码的规格说明书中,有各种各样的编码规范表,后面还会提到)

       下面我们看几个示例,

       示例一:数字编码

       在Version 1的尺寸下,纠错级别为H的情况下,编码:

       1. 把上述数字分成三组:

       2. 把他们转成二进制: 转成 ; 转成 ; 转成 。

       3. 把这三个二进制串起来:

       4. 把数字的个数转成二进制 (version 1-H是 bits ): 8个数字的二进制是

       5. 把数字编码的标志和第4步的编码加到前面:

       示例二:字符编码

       在Version 1的尺寸下,纠错级别为H的情况下,编码: AC-

       1. 从字符索引表中找到 AC- 这五个字条的索引 (,,,4,2)

       2. 两两分组: (,) (,4) (2)

       3.把每一组转成bits的二进制:

       (,) *+ 等于 转成 (,4) *+4 等于 转成 (2) 等于 2 转成

       4. 把这些二进制连接起来:

       5. 把字符的个数转成二进制 (Version 1-H为9 bits ): 5个字符,5转成

       6. 在头上加上编码标识 和第5步的个数编码:

       结束符和补齐符

       假如我们有个HELLO WORLD的字符串要编码,根据上面的示例二,我们可以得到下面的编码,

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       

       我们还要加上结束符:

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       结束

       

       按8bits重排

       如果所有的编码加起来不是8个倍数我们还要在后面加上足够的0,比如上面一共有个bits,所以,我们还要加上2个0,然后按8个bits分好组:

       

       补齐码(Padding Bytes)

       最后,如果如果还没有达到我们最大的bits数的限制,我们还要加一些补齐码(Padding Bytes),Padding Bytes就是重复下面的两个bytes: (这两个二进制转成十进制是和,我也不知道为什么,只知道Spec上是这么写的)关于每一个Version的每一种纠错级别的最大Bits限制,可以参看QR Code Spec的第页到页的Table-7一表。

       假设我们需要编码的是Version 1的Q纠错级,那么,其最大需要个bits,而我们上面只有个bits,所以,还需要补个bits,也就是需要3个Padding Bytes,我们就添加三个,于是得到下面的编码:

       

       上面的编码就是数据码了,叫Data Codewords,起点源码网每一个8bits叫一个codeword,我们还要对这些数据码加上纠错信息。

       纠错码

       上面我们说到了一些纠错级别,Error Correction Code Level,二维码中有四种级别的纠错,这就是为什么二维码有残缺还能扫出来,也就是为什么有人在二维码的中心位置加入图标。

       错误修正容量

       L水平 7%的字码可被修正

       M水平 %的字码可被修正

       Q水平 %的字码可被修正

       H水平 %的字码可被修正

       那么,QR是怎么对数据码加上纠错码的?首先,我们需要对数据码进行分组,也就是分成不同的Block,然后对各个Block进行纠错编码,对于如何分组,我们可以查看QR Code Spec的第页到页的Table-到Table-的定义表。注意最后两列:

       Number of Error Code Correction Blocks :需要分多少个块。

       Error Correction Code Per Blocks:每一个块中的code个数,所谓的code的个数,也就是有多少个8bits的字节。

       举个例子:上述的Version 5 + Q纠错级:需要4个Blocks(2个Blocks为一组,共两组),头一组的两个Blocks中各个bits数据 + 各 9个bits的纠错码(注:表中的codewords就是一个8bits的byte)(再注:最后一例中的(c, k, r )的公式为:c = k + 2 * r,因为后脚注解释了:纠错码的容量小于纠错码的一半)

       下图给一个5-Q的示例(因为二进制写起来会让表格太大,所以,我都用了十进制,我们可以看到每一块的纠错码有个codewords,也就是个8bits的二进制数)

       组

       块

       数据

       对每个块的纠错码

       1 1 6 6

       2 7 7 6

       2 1 7 6 7

       2 6 5 2

       注:二维码的纠错码主要是通过Reed-Solomon error correction(里德-所罗门纠错算法)来实现的。对于这个算法,对于我来说是相当的复杂,里面有很多的数学计算,比如:多项式除法,把1-的数映射成2的n次方(0<=n<=)的伽罗瓦域Galois Field之类的神一样的东西,以及基于这些基础的纠错数学公式,因为我的数据基础差,对于我来说太过复杂,所以我一时半会儿还有点没搞明白,还在学习中,所以,我在这里就不展开说这些东西了。还请大家见谅了。(当然,如果有朋友很明白,也繁请教教我)

       最终编码

       穿插放置

       如果你以为我们可以开始画图,你就错了。二维码的混乱技术还没有玩完,它还要把数据码和纠错码的各个codewords交替放在一起。如何交替呢,规则如下:

       对于数据码:把每个块的第一个codewords先拿出来按顺度排列好,然后再取第一块的第二个,如此类推。如:上述示例中的Data Codewords如下:

       块 1 6 6

       块 2 7 7 6

       块 3 7 6 7

       块 4 6

       我们先取第一列的:, , ,

       然后再取第二列的:, , , , ,ae宣传源码, ,

       如此类推:, , , , ,, , ……… ……… ,,6,,,7,

       对于纠错码,也是一样:

       块 1

       块 2

       块 3

       块 4 5 2

       和数据码取的一样,得到:,,,,,,,,…… …… ,,,

       然后,再把这两组放在一起(纠错码放在数据码之后)得到:

       , , , , , , , , , , , , , 7, , , , , , , , , 7, 6, , , , , , 7, , , , , , , , , , , 6, , , , , , 6, , 6, , , , , , , , , 6, , , 7, , , , , , , , , , , , , 5, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 2, , , , , , , , , , , , , , , ,

       这就是我们的数据区。

       Remainder Bits

       最后再加上Reminder Bits,对于某些Version的QR,上面的还不够长度,还要加上Remainder Bits,比如:上述的5Q版的二维码,还要加上7个bits,Remainder Bits加零就好了。关于哪些Version需要多少个Remainder bit,可以参看QR Code Spec的第页的Table-1的定义表。

       画二维码图

       Position Detection Pattern

       首先,先把Position Detection图案画在三个角上。(无论Version如何,这个图案的尺寸就是这么大)

       Alignment Pattern

       然后,再把Alignment图案画上(无论Version如何,这个图案的尺寸就是这么大)

       关于Alignment的位置,可以查看QR Code Spec的第页的Table-E.1的定义表(下表是不完全表格)

       下图是根据上述表格中的Version8的一个例子(6,,)

       Timing Pattern

       接下来是Timing Pattern的线(这个不用多说了)

       Format Information

       再接下来是Formation Information,下图中的蓝色部分。

       Format Information是一个个bits的信息,每一个bit的位置如下图所示:(注意图中的Dark Module,那是永远出现的)

       这个bits中包括:

       5个数据bits:其中,2个bits用于表示使用什么样的Error Correction Level, 3个bits表示使用什么样的Mask

       个纠错bits。主要通过BCH Code来计算

       然后个bits还要与做XOR操作。这样就保证不会因为我们选用了的纠错级别和的Mask,从而造成全部为白色,订房源码这会增加我们的扫描器的图像识别的困难。

       下面是一个示例:

       关于Error Correction Level如下表所示:

       关于Mask图案如后面的Table 所示。

       Version Information

       再接下来是Version Information(版本7以后需要这个编码),下图中的蓝色部分。

       Version Information一共是个bits,其中包括6个bits的版本号以及个bits的纠错码,下面是一个示例:

       而其填充位置如下:

       数据和数据纠错码

       然后是填接我们的最终编码,最终编码的填充方式如下:从左下角开始沿着红线填我们的各个bits,1是黑色,0是白色。如果遇到了上面的非数据区,则绕开或跳过。

       掩码图案

       这样下来,我们的图就填好了,但是,也许那些点并不均衡,如果出现大面积的空白或黑块,会告诉我们扫描识别的困难。所以,我们还要做Masking操作(靠,还嫌不复杂)QR的Spec中说了,QR有8个Mask你可以使用,如下所示:其中,各个mask的公式在各个图下面。所谓mask,说白了,就是和上面生成的图做XOR操作。Mask只会和数据区进行XOR,不会影响功能区。(注:选择一个合适的Mask也是有算法的)

       其Mask的标识码如下所示:(其中的i,j分别对应于上图的x,y)

       下面是Mask后的一些样子,我们可以看到被某些Mask XOR了的数据变得比较零散了。

       Mask过后的二维码就成最终的图了。

       好了,大家可以去尝试去写一下QR的编码程序,当然,你可以用网上找个Reed Soloman的纠错算法的库,或是看看别人的源代码是怎么实现这个繁锁的编码。

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler,一款开源多社交平台爬虫,以其独特的功能,近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除,我有幸获取了一份,借此机会,我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。

       爬虫开发时,通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战,一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。

       对于登录方式,MediaCrawler提供了三种途径:QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中,QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现,它利用QRCode生成机制,实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法,借助短信验证码或短信接收接口,实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息,整合至`browser_context`中,实现通过Cookie保持登录状态。

       小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制,MediaCrawler通过`_pre_headers`方法,实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数,我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`,获取并生成必要的签名参数,以满足平台的验证要求。

       除了登录及签名策略外,MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现,通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数,来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样,MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态,还能够生成必要的签名参数,进而实现对小红书数据的抓取。

       在数据抓取方面,MediaCrawler通过`ments("笔记ID")

       获取笔记子评论:helpnow_note_sub_comments("笔记ID", "父评论ID")

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       获取二维码:helpnow.get_qrcode()

       检查二维码状态:helpnow.check_qrcode("二维码ID", "二维码编码")

       二、推荐部分小红书使用接口更新:

       以下是小红书推荐接口的代码示例,用于更新推荐内容。

       RECOMMEND = "homefeed_recommend"

       FASION = "homefeed.fashion_v3"

       FOOD = "homefeed.food_v3"

       COSMETICS = "homefeed.cosmetics_v3"

       MOVIE = "homefeed.movie_and_tv_v3"

       CAREER = "homefeed.career_v3"

       EMOTION = "homefeed.love_v3"

       HOURSE = "homefeed.household_product_v3"

       GAME = "homefeed.gaming_v3"

       TRAVEL = "homefeed.travel_v3"

       FITNESS = "homefeed.fitness_v3"

       三、已支持接口列表如下:

       包含以下接口用于访问与小红书相关的数据:

       小红书关键字搜索

       小红书用户信息详情

       小红书用户笔记列表

       小红书单个笔记详细数据

       小红书用户关注列表

       小红书用户粉丝列表

       小红书用户点赞的笔记列表

       小红书用户收藏的笔记列表

       小红书笔记的评论列表

       小红书单条评论下的回复列表

       小红书单个笔记关联的商品列表

       小红书商城店铺下的商品列表

       小红书话题页/poi页相关接口

QR CODE 的编码和解码的原理是怎样的,,要进行怎样的图像处理?

       /blog/static//

       一、什么是QR码

       QR码属于矩阵式二维码中的一个种类,由DENSO(日本电装)公司开发,由JIS和ISO将其标准化。QR码的样子其实在很多场合已经能够被看到了,我这还是贴个图展示一下:

       这个图如果被正确解码,应该看到我的名字和邮箱。

       二、QR码的特点

       说到QR码的特点,一是高速读取(QR就是取自“Quick Response”的首字母),对读取速度的体验源自于我手机上的一个软件,象上面贴出的码图,通过摄像头从拍摄到解码到显示内容也就三秒左右,对摄像的角度也没有什么要求;

       二是高容量、高密度;理论上内容经过压缩处理后可以存个数字, 个字母和数字混合字符,个8位字节数据,个汉字;

       三是支持纠错处理;纠错处理相对复杂,目前我还没有深入了解,按照QR码的标准文档说明,QR码的纠错分为4个级别,分别是:

       level L : 最大 7% 的错误能够被纠正;

       level M : 最大 % 的错误能够被纠正;

       level Q : 最大 % 的错误能够被纠正;

       level H : 最大 % 的错误能够被纠正;

       四是结构化;看似无规则的图形,其实对区域有严格的定义,下图就是一个模式2、版本1的QR图结构(关于QR码的"模式"、"版本"将在后面进行介绍):

       在上图*的矩阵中,黑白的区域在QR码规范中被指定为固定的位置,称为寻像图形(finder pattern) 和 定位图形(timing pattern)。寻像图形和定位图形用来帮助解码程序确定图形中具体符号的坐标。

       **的区域用来保存被编码的数据内容以及纠错信息码。

       蓝色的区域,用来标识纠错的级别(也就是Level L到Level H)和所谓的"Mask pattern",这个区域被称为“格式化信息”(format information)。

       五是扩展能力。QR码的Structure Append特点,使一个QR码可以分解成多个QR码,反之,也可以将多个QR码的数据组合到一个QR码中来。

       三、QR码的模式和版本

       前面提到过QR码的模式(Model)和版本(Version)。QR码分为Model1和Model2两种模式,Model1是对QR的初始定义,Model2是对Model1的扩展,目前使用较为普遍的是Model2,本文的所有说明也仅用于Model2。

       QR图的大小(size)被定义为版本(Version),版本号从1到。版本1就是一个*的矩阵,每增加一个版本号,矩阵的大小就增加4个模块(Module),因此,版本就是一个*的矩阵。(版本越高,意味着存储的内容越多,纠错能力也越强)。

       三、QR码支持的编码内容

       QR码支持编码的内容包括纯数字、数字和字符混合编码、8位字节码和包含汉字在内的多字节字符。其中:

       数字:每三个为一组压缩成bit。

       字母数字混合:每两个为一组,压缩成bit。

       8bit字节数据:无压缩直接保存。

       多字节字符:每一个字符被压缩成bit。

       (编码)

       编码就是把常见的数字、字符等转换成QR码的方法。说具体的编码之前,先说一下QR码的最大容量问题。

       一、最大容量

       QR码的最大容量取决于选择的版本、纠错级别和编码模式(Mode:数字、字符、多字节字符等)。以版本1、纠错级别为Level Q的QR码为例,可以存储个纯数字,或个字母数字混合字符或个8bit字节数据。如果要存储同样多的内容同时提高纠错级别,则需要采用更高的版本。版本1~9 数据容量、纠错码容量对照如下表:

       (version)

       (error correcting level)

       (count of data code words)

       count of EC code words

       (numeric)

       (alphanumeric)

       8bit

       1 L 7

       M

       Q

       H 9 7

       2 L

       M

       Q

       H

       3 L

       M

       Q

       H

       4 L

       M

       Q

       H

       5 L

       M

       Q

       H

       6 L

       M

       Q

       H

       7 L

       M

       Q

       H

       8 L

       M

       Q

       H

       9 L

       M

       Q

       H

       如果要了解更详细的QR码容量信息,可以到电装的网站去看看/qrcode/vertable1-e.html。

       下面,就举例说明将“ABCDE”转换成为版本1、Level H的QR码转换方法。

       二、模式标识符(Mode Indicator)

       QR码的模式(Mode)就是前文提到的数字、字符、8bit 字节码、多字节码等。对于不同的模式,都有对应的模式标识符(Mode Indicator)来帮助解码程序进行匹配,模式标识符是4bit的二进制数:

       1、数字模式(numeric mode ):

       2、混合字符模式(alphanumeric mode) :

       3、8bit byte mode:

       4、日本汉字(KANJI mode) :

       5、中国汉字(GB):

       由于示例文本串是混合字符,因此将选择alphanumeric mode,其标识码为:

       三、文本串计数标识符(Character count indicator)

       文本串计数标识符用来存储源内容字符串的长度,在版本1-9的QR码中,文本串长度标识符自身的长度被定义为:

       数字 : bit

       混合字符 : 9bit

       8bit 字节码 : 8bit

       多字节码 : 8bit

       在本例中,源文本串的长度为8个字符,混合字符的长度为9bit,因此将字符个数8编码为9位二进制表示:

       加上混合字符模式标识码,总的编码为

       四、数据内容编码

       1、数字模式下的编码

       在数字模式下,数据被限制为3个数字一段,分成若干段。如:"" 将分成"" 和 "",分别被编码成bit的二进制数。“”的bit二进制表示法为:,实际上就是二进制的。

       当数据的长度不足3个数字时,如果只有1个数字则用4bit,如果有2个数字就用7个bit来表示。

       如:""被分成""和"6"两段,因此被表示为" "。

       2、混合字符模式下的编码

       混合字符模式编码,其字符对照表如下:

       0 0 A K U +

       1 1 B L V -

       2 2 C M W .

       3 3 D N X /

       4 4 E O Y :

       5 5 F P Z

       6 6 G Q [sp]

       7 7 H R $

       8 8 I S %

       9 9 J T * 3

       编码方式为:

       源码被分成两个字符一段,如下所示,每段的第一个字符乘上,再用第二个数字相加。因此每段变成了bit的2进制码,如果字符个数只有1个,则用6bit表示。

       示例:

       "AB" "CD" "E1" ""

       *+ *+ *+1 *2+3

       

       

       3、8bit字节数据不经编码转换直接保存。

       五、编码终止符(Terminator)

       如果编码后的字符长度不足当前版本和纠错级别所存储的容量,则在后续补"",如果容量已满则无需添加终止符。此时得到的编码串为:

       

       六、编成8bit码字(Code words)

       将以上的编码再按8bit一组,形成码字(code words):

       

       如果尾部数据不足8bit,则在尾部充0:

       

       如果编码后的数据不足版本及纠错级别的最大容量,则在尾部补充 "" 和 "",直到全部填满。最后,版本1、Level H下的"ABCDE" 的QR码是:

       

       十进制表示法为:

       

       QR码编码原理三(日本汉字和中文编码)

       一、日本汉字(KANJI)是两个字节表示的字符码,编码的方式是将其转换为字节的二进制码制。

       转换步骤为:

       1、对于JIS值为(hex) 到9FFC(hex)之间字符:

       a)将待转换的JIS值减去(hex);

       b)将高位字节乘以C0(hex);

       c)将b)步骤生成的数据加上低位字节;

       d)将结果转换为位二进制串。

       2、对于JIS值为E(hex)到EBBF(hex)之间的字符:

       a)将待转换的JIS值减去C(hex);

       b)将高位字节乘以C0(hex);

       c)将b)步骤生成的数据加上低位字节;

       d)将结果转换为位二进制串。

       二、中文汉字的与日文汉字转换步骤相似:

       1、对于第一字节为0xA1~0xAA之间,第二字节在0xA1~0xFE之间字符:

       a)第一字节减去0xA1;

       b)上一步结果乘以0x;

       c)第二字节减去0xA1;

       d)将b)步骤的结果加上c步骤的结果;

       e)将结果转换为位二进制串。

       1、对于第一字节为0xB0~0xFA之间,第二字节在0xA1~0xFE之间字符:

       a)第一字节减去0xA6;

       b)上一步结果乘以0x;

       c)第二字节减去0xA1;

       d)将b)步骤的结果加上c步骤的结果;

       e)将结果转换为位二进制串。

JS识别照片或中的二维码 -OpencvQr

       已将构建的opencvjs库封装为npm包 opencv-qr@0.5.0 。可直接安装使用!!!

       场景:

       介绍一种在线识别发票照片中的二维码方法,通过使用本地编译的OpenCV库并集成wechat_qrcode引擎,实现对复杂场景下二维码的高精度识别。该方法在线测试地址为:leidenglai.github.io/op...

       源码: leidenglai/opencv-js-qrcode · GitHub

       加载二维码识别引擎:

       采用本地编译的OpenCV和wechat_qrcode组件构建二维码识别引擎。在选择过程中,对比了多种二维码识别库,最终选择了OpenCV,因其实现了WebAssembly版本,适合在线环境使用。经过多次尝试和解决编译问题后,实现了三方组件的集成。识别引擎加载完成后,通过window.cv调用OpenCV方法。

       加载模型文件:

       识别引擎依赖于特定的CNN模型文件,包括Detector model和Super scale model。这些文件在GitHub上获得,用于加载到引擎中进行图像解析。加载过程涉及将模型文件转换为Uint8Array,并调用特定方法实例化引擎。

       识别过程:

       针对特定需求,优化了图像加载过程,仅截取左上角的发票二维码区域,以提高识别效率。实测结果显示,OpenCV在处理复杂场景下图像时,识别准确率高且耗时相对较短,对比jsqr库,OpenCV性能更优。

       识别旋转二维码:

       即使被旋转或图像质量不佳,OpenCV仍然能准确识别二维码。与jsqr库相比,OpenCV在处理旋转图像方面表现更为出色。

       电子二维码识别:

       对于电子发票,OpenCV同样能高效识别二维码信息。与QRjs库相比,OpenCV在电子二维码识别场景下表现良好,但在效率上略有差异。

       浏览器兼容性:

       考虑到WebAssembly的兼容性,现代浏览器普遍支持OpenCV库,使得该方法在不同环境下均能稳定运行。

       总结:

       使用本地编译的OpenCV和wechat_qrcode组件构建的识别引擎,适合处理复杂场景下的二维码识别需求。虽然编译过程较为繁琐,但OpenCV提供了强大的图像处理能力,扩展了前端的识别应用范围。WebAssembly特性的引入,为前端开发者提供了更多可能性,推动了技术的边界。

OpenCV Carotene 源码阅读(持续更新)

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的,特别针对ARM Neon架构,旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力,揭示其独特的功能点,如accumulate函数的多变接口,包括square accumulate和addweight,后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同,采用了seperateFilter算法,而非传统的O(1)复杂度,展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是,行方向移位求和和normalize系数的量化计算,都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节,不妨直接查看其源码,那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能,如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作,通过vqrdmulhq_s等矢量化指令,实现了寄存器数据的复用。对于边界处理,left_border通过set_lane技术轻松搞定,而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现,行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成,即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下,Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上,GaussianBlur遵循Blur的优化思路,对gauss_kernel进行了量化。另外,还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子,它们巧妙地结合了neon指令和宏定义,为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计,充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说,Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源,无论是对于开发者还是对性能追求者来说,都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣,不要犹豫,立即投身于源码的世界,你会发现其中隐藏的无数精彩。

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