《微信二维码引擎OpenCV开源研究》
一、编译和Test测试 opencv_wechat_qrcode的编译需要同时下载opencv(https://github.com/opencv/opencv)和opencv_contrib(https://github.com/opencv/opencv_contrib)，如果需要正常运行Test，还要下载opencv_extra(https://github.com/opencv/opencv_extra)。
Windows环境下，使用Cmake进行编译，总的来说是“两次Configue一次Generate"，这个过程中，由于网络和基础环境原因，可能出现各种问题，需要根据实际情况解决，其中一个必须解决的一个问题是需要自己下载模型文件，改名后拷贝到指定目录下来。
在cmake的过程中，可以关闭不需要生产的模块。
打开VisualStudio，选择”批生成Install"，确保编译过程中不出现错误。
如果上面都顺利，那么我们能够在Cmake中“where to build the binaries"目录下得到新建的Install目录。
进一步，将opencv_extra解压出来的testdata目录防止install下，则可以开启Test测试。
这些图片还是非常有代表性的，具体位置：testdata\cv\qrcode
进入VisualStudio，找到opencv_test_wechat_qrcode，右击设置为启动，如果看到全绿回显，证明前面配置全部正确。
这样，我们就可以在opencv_wechat_qrcode中设置断点，逐句解析其实现。
二、代码理解
在Opencv_wechat_qrcode中，wechat_qrcode.cpp是主要文件，其他的是配合文件。
vector<float> WeChatQRCode::Impl::getScaleList(const int width, const int height) {
if (width < 320 || height < 320) return {1.0, 2.0, 0.5};
if (width < 640 && height < 640) return {1.0, 0.5};
return {0.5, 1.0};
}根据分辨率获得缩放的可能选项。
Mat SuperScale::processImageScale(const Mat &src, float scale, const bool &use_sr,
int sr_max_size) {
Mat dst = src;
if (scale == 1.0) { // src
return dst;
}
int width = src.cols;
int height = src.rows;
if (scale == 2.0) { // upsample
int SR_TH = sr_max_size;
if (use_sr && (int)sqrt(width * height * 1.0) < SR_TH && net_loaded_) {
int ret = superResoutionScale(src, dst);
if (ret == 0) return dst;
}
{ resize(src, dst, Size(), scale, scale, INTER_CUBIC); }
} else if (scale < 1.0) { // downsample
resize(src, dst, Size(), scale, scale, INTER_AREA);
}
return dst;
}具体调用方法是使用dnn的方法
int SuperScale::superResoutionScale(const Mat &src, Mat &dst) {
Mat blob;
dnn::blobFromImage(src, blob, 1.0 / 255, Size(src.cols, src.rows), {0.0f}, false, false);
srnet_.setInput(blob);
auto prob = srnet_.forward();
dst = Mat(prob.size[2], prob.size[3], CV_8UC1);
for (int row = 0; row < prob.size[2]; row++) {
const float *prob_score = prob.ptr<float>(0, 0, row);
for (int col = 0; col < prob.size[3]; col++) {
float pixel = prob_score[col] * 255.0;
dst.at<uint8_t>(row, col) = static_cast<uint8_t>(CLIP(pixel, 0.0f, 255.0f));
}
}
return 0;
}这里的srnet_就是特定的网络。
int DecoderMgr::decodeImage(cv::Mat src, bool use_nn_detector, string& result) {
int width = src.cols;
int height = src.rows;
if (width <= 20 || height <= 20)
return -1; // image data is not enough for providing reliable results
std::vector<uint8_t> scaled_img_data(src.data, src.data + width * height);
zxing::ArrayRef<uint8_t> scaled_img_zx =
zxing::ArrayRef<uint8_t>(new zxing::Array<uint8_t>(scaled_img_data));
zxing::Ref<zxing::Result> zx_result ; decode_hints_.setUseNNDetector(use_nn_detector);
Ref<ImgSource> source;
qbarUicomBlock_ = new UnicomBlock(width, height);
// Four Binarizers
int tryBinarizeTime = 4;
for (int tb = 0; tb < tryBinarizeTime; tb++) {
if (source == NULL || height * width > source->getMaxSize()) {
source = ImgSource::create(scaled_img_zx.data(), width, height);
} else {
source->reset(scaled_img_zx.data(), width, height);
}
int ret = TryDecode(source, zx_result);
if (!ret) {
result = zx_result->getText()->getText();
return ret;
}
// try different binarizers
binarizer_mgr_.SwitchBinarizer();
}
return -1;
}相比较直接使用ZXing来解码，这里做了很多的前置算法操作.目前能够看懂的部分就是tryBinarizeTime=4，这里进行了4次运算。每一次都是trydecode，这种模式是可以借鉴的。
int DecoderMgr::TryDecode(Ref<LuminanceSource> source, Ref<Result>& result) {
int res = -1;
string cell_result;
// get binarizer
zxing::Ref<zxing::Binarizer> binarizer = binarizer_mgr_.Binarize(source);
zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap> binary_bitmap(new BinaryBitmap(binarizer));
binary_bitmap->m_poUnicomBlock = qbarUicomBlock_;
result = Decode(binary_bitmap, decode_hints_);
res = (result == NULL) ? 1 : 0;
if (res == 0) {
result->setBinaryMethod(int(binarizer_mgr_.GetCurBinarizer()));
}
return res;
}TryDecode这个就是具体的解码操作，具体就是调用
zxing::Ref<zxing::qrcode::QRCodeReader> reader_;从Test结果来看，如果不适用DNN，是33个通过；如果使用DNN是30个通过。这里的差异的原因是什么？那么使用DNN、训练这些模型的价值体现在哪里？
[ PASSED ] 30 tests.
[ FAILED ] 3 tests, listed below:
[ FAILED ] Objdetect_QRCode.regression/0, where GetParam() = "version_1_down.jpg"
[ FAILED ] Objdetect_QRCode.regression/10, where GetParam() = "version_4_left.jpg"
[ FAILED ] Objdetect_QRCode.regression/19, where GetParam() = "link_ocv.jpg"三、借鉴使用
1、规范的语法和构建
我也在向OpenCV提交代码，我需要从这个例子中学到业务方面的操作。
2、CNN方法和传统方法无缝连接
p = makePtr<WeChatQRCode::Impl>();
if (!detector_caffe_model_path.empty() && !detector_prototxt_path.empty()) {
// initialize detector model (caffe)
p->use_nn_detector_ = true;
CV_Assert(utils::fs::exists(detector_prototxt_path));
CV_Assert(utils::fs::exists(detector_caffe_model_path));
p->detector_ = make_shared<SSDDetector>();
auto ret = p->detector_->init(detector_prototxt_path, detector_caffe_model_path);
CV_Assert(ret == 0);
} else {
p->use_nn_detector_ = false;
p->detector_ = NULL;
}当CNN无法正确调用的时候，几个图片都是一致的，采用传统方法进行处理：
3、最后我想说值得学习的还有这个思想
传统已经无法实现很好解决的问题，我们通过训练模型方式来进行解决。OpenCV用于实际的解码，就部署来说是非常方便的。这是一种绝佳的配合。二维码的扫描具有很强的专用性，只有微信、支付宝一类的平台软件才会具备，当然我们自己也可以写来测试一下。因此这里将其开源出来，是非常聪明的选择。