QRCode NCNN

WeChat-QRCode-NCNN

WeChatQRCode é um mecanismo de código QR lançado pela equipe WeChat AI, mas o trabalho original usa caffe e é de código aberto do OpenCV.

(!!! Esse motor original não foi feito por mim, apenas transplantei!!!)

Sou fã do ncnn e não suportaria ver os produtos da Tencent sendo copiados pelo caffe ntr, então os coloquei no ncnn para ir ao fundo das coisas.

Introdução à conta pública: Portal

Código Original: Portal

O trabalho deste projeto: Mover a parte de raciocínio do motor do caffe para o próprio ncnn da Tencent

Breve introdução

Uma breve introdução ao fluxo de trabalho desta versão do mecanismo:

1. Detecção de código QR, ncnn executa o modelo de detecção
2. Super pontuação do código QR, ncnn executa modelo SR
3. Decodificação de código QR, usando zxing-cpp

vantagem

1. A chamada é simples:

cv:: Ptr <cv::wechat_qrcode::WeChatQRCode> detector = cv::makePtr<cv::wechat_qrcode::WeChatQRCode>( " assert/detect.param " , " assert/detect.bin " , " assert/sr.param " , " assert/sr.bin " );
vector<cv::Mat> points;
vector<string> res = detector-> detectAndDecode (img, points);

2. O projeto é pequeno: o modelo detect + modelo sr soma apenas 960 KB, o que é muito pequeno mesmo se for compilado diretamente no projeto.

Efeito

Nota: O celular é Redmi 7, Snapdragon 632 (um telefone super típico de 100 yuans). O código é detectado e decodificado em tempo real, por isso pode parecer lento quando usado. , e em uso real, é One-shot, ninguém deveria estar executando em tempo real.

O APP exportou uma versão de depuração, aqui

Conteúdo de trabalho

• trabalho na plataforma x86
• trabalho na plataforma android

declaração

1. O mecanismo de inferência original pertence ao código aberto da equipe Tencent WeChat AI no OpenCV
2. O que fiz foi apenas mudar o mecanismo de raciocínio de caffe para ncnn.
3. Para uso comercial, consulte a Licença oficial! ! !
4. Código aberto não é fácil (por favor, implore por uma estrela)