python 中用于 QR 检测的预处理图像

Question

我使用Zbar和OpenCV读取下图中的二维码，但均未能检测到。 对于 ZBar，我使用 pyzbar 库作为 python 包装器。 有些图像可以正确检测到二维码，有些图像与成功的图像非常相似，但失败了。 我的手机摄像头可以读取上传图像中的二维码，这意味着它是有效的。 下面是代码片段：

from pyzbar.pyzbar import decode
from pyzbar.pyzbar import ZBarSymbol
import cv2

# zbar    
results = decode(cv2.imread(image_path), symbols=[ZBarSymbol.QRCODE])
print(results) 

# opencv
qr_decoder = cv2.QRCodeDetector()
data, bbox, rectified_image = qr_decoder.detectAndDecode(cv2.imread(image_path))
print(data, bbox)

什么样的预处理有助于提高检测二维码的成功率？

Answer 1

zbar做了一些预处理，没有检测到二维码，你可以运行zbarimg image.jpg来测试。

良好的二值化在这里很有用。 我使用 Kraken 库的kraken.binarization.nlbin() function 让它工作。 该库适用于 OCR，但也适用于 QR 码，通过使用非线性处理。 Kraken 二值化代码在这里。

这是示例的代码：

from kraken import binarization
from PIL import Image
from pyzbar.pyzbar import decode
from pyzbar.pyzbar import ZBarSymbol

image_path = "image.jpg"
# binarization using kraken
im = Image.open(image_path)
bw_im = binarization.nlbin(im)
# zbar
decode(bw_im, symbols=[ZBarSymbol.QRCODE])

---

[Decoded(data=b'DE-AAA002065', type='QRCODE', rect=Rect(left=1429, top=361, width=300, height=306), polygon=[Point(x=1429, y=361), Point(x=1429, y=667), Point(x=1729, y=667), Point(x=1723, y=365)])]

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下图为二维码后二维码的清晰图像：

Answer 2

我有一个类似的问题，Seanpue 的回答让我走上了解决这个问题的正确轨道。 由于我已经在使用 OpenCV 库而不是 PIL 进行图像处理，因此我使用它来执行 Otsu 的二值化，使用OpenCV 教程中的说明进行图像阈值化。 这是我的代码：

import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode
from pyzbar.pyzbar import ZBarSymbol

image_path = "qr.jpg"
# preprocessing using opencv
im = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
blur = cv2.GaussianBlur(im, (5, 5), 0)
ret, bw_im = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# zbar
decode(bw_im, symbols=[ZBarSymbol.QRCODE])

---

[Decoded(data=b'DE-AAA002065', type='QRCODE', rect=Rect(left=1429, top=362, width=300, height=305), polygon=[Point(x=1429, y=362), Point(x=1430, y=667), Point(x=1729, y=667), Point(x=1724, y=366)])]

应用高斯模糊应该可以去除图片中的噪点，以使二值化更有效，但对于我的应用程序而言，它实际上并没有太大的区别。 至关重要的是将图像转换为灰度以使阈值 function 起作用（在此处通过使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE标志打开文件来完成）。

Answer 3

QReader 过去在这些情况下工作得很好。

from qreader import QReader
import cv2

if __name__ == '__main__':
    # Initialize QReader
    detector = QReader()
    img = cv2.cvtColor(cv2.imread('92iKG.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # Detect and Decode the QR
    print(detector.detect_and_decode(image=img))

此 QR 的此代码 output：

DE-AAA002065