Advertisement

基于CMake的OpenCV4.5.2与VS2017编译及Opencv-Contrib4.5.2安装(含微信二维码识别功能)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文介绍了在Visual Studio 2017环境下,使用CMake工具编译和配置OpenCV4.5.2及其扩展库opencv_contrib的方法,并详细讲解了如何实现基于此环境的微信二维码识别功能。 使用CMake编译OpenCV4.5.2,并结合VS2017和OpenCV-contrib4.5.2,包含微信二维码识别模块。可以像引入其他OpenCV库一样直接使用该模块:将生成的dll、lib文件添加到工程文件夹中即可。有关详细步骤,请参考相关博客文章。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CMakeOpenCV4.5.2VS2017Opencv-Contrib4.5.2
    优质
    本文介绍了在Visual Studio 2017环境下,使用CMake工具编译和配置OpenCV4.5.2及其扩展库opencv_contrib的方法,并详细讲解了如何实现基于此环境的微信二维码识别功能。 使用CMake编译OpenCV4.5.2,并结合VS2017和OpenCV-contrib4.5.2,包含微信二维码识别模块。可以像引入其他OpenCV库一样直接使用该模块:将生成的dll、lib文件添加到工程文件夹中即可。有关详细步骤,请参考相关博客文章。
  • OpenCV 4.5.5 带库,C++可直接调用。
    优质
    这是一款基于OpenCV 4.5.5版本的预编译库,特别集成了微信二维码识别功能,支持C++直接调用,简化了开发流程,适用于需要处理图像和视频中二维码信息的应用场景。 opencv4.5.5带有微信二维码识别功能的编译好的库,C++可以直接调用。
  • OpenCV应用
    优质
    本项目利用OpenCV库解析和处理图像数据,实现高效准确地从图片中检测并解析微信二维码的功能,促进移动支付场景下的便捷应用。 本程序可以直接运行实现二维码识别功能,采用Java编程语言开发,并在附件中提供了操作部署的详细说明。
  • C#生成源,可在VS2017中直接
    优质
    本项目提供了一套完整的C#代码解决方案,用于在Visual Studio 2017环境中实现二维码的快速识别和生成功能。 Zxing库的源码使用C#语言编写,并且兼容VS编译器及.NET 4.0以上的框架。该库包含了二维码生成与识别的功能模块,支持常规一维条形码以及QR、DM等类型的二维码。经过优化后,其识别成功率达到了99%。
  • 开源 opencv-3rdparty 模型
    优质
    简介:这是一个基于OpenCV的第三方库,由微信团队维护和优化,专注于提高二维码识别的速度与精度,适用于多种开发环境。 微信开源的 OpenCV-3rdparty 包含二维码识别模型。
  • OpenCV 4.5.1 CMake OpenCV Contrib)
    优质
    本教程详细介绍如何使用CMake编译OpenCV 4.5.1及其Contrib模块,涵盖环境配置、依赖项安装及编译过程。 在使用OpenCV4.5.1进行Cmake编译并包含opencv contrib的过程中,请确保按照官方文档的指导步骤操作。首先下载OpenCV及contrib模块的源代码,并将它们放置在同一目录下,然后通过修改CMakeLists.txt文件来配置构建选项,包括启用所需的贡献模块功能。接下来执行cmake命令生成必要的构建文件,最后使用make或相应的IDE工具进行编译和链接工作以完成整个流程。
  • OpenCvSharp4.5.5C#
    优质
    本项目采用OpenCvSharp4.5.5库实现对图像处理及分析,并结合C#编程技术,专门针对微信二维码进行高效精准的识别,以适应移动互联网快速发展的需求。 使用OpenCvSharp4.5.5进行微信二维码识别的C#代码编写。自己编译OpenCvSharp4.5.5以实现微信二维码识别功能。
  • OpenCV
    优质
    二维码识别技术利用OpenCV库解析图像中的二维码信息,通过计算机视觉实现快速、准确的数据读取与应用。 OpenCV(开放源代码计算机视觉库)是一款广泛应用于图像处理、机器学习以及计算机视觉领域的开源工具。在讨论如何使用该库来识别微信二维码的背景下,我们主要关注的是利用OpenCV进行二维码的检测与解码。 这个过程涉及到多个步骤: 1. 图像预处理:为了提高图像中二维码可读性,我们需要对其进行一系列的操作如灰度化、二值化和去噪。这些操作可以通过`cvtColor`将彩色图转换为灰度图,使用`threshold`实现二值化,并利用`GaussianBlur`来减少噪声。 2. 边缘检测:为了定位二维码的位置,在此阶段会用到边缘检测算法如Canny、Sobel或Laplacian。其中OpenCV的`Canny`函数可以有效地识别图像中的边界线。 3. 连通组件分析:接下来,我们需要从二值化后的图中提取出连通区域,并使用`findContours`和`boundingRect`来确定二维码的位置范围。 4. 二维码解码:找到二维码后,下一步就是解析它所包含的信息。虽然OpenCV自身并不直接支持此项功能,但我们可以借助第三方库如ZXing或Python的`pyzbar`实现这一目标。这些外部工具可以读取、解析和生成各种类型的条形码,包括二维码。 在微信环境中进行扫码时,这种技术的应用场景更为具体——例如用于添加好友或者支付等用途。虽然识别过程与普通二维码类似,但其后续处理步骤可能需要特定的微信应用程序支持。比如,在没有安装相关应用的情况下,可以将链接重定向到网页上打开。 此外,文件列表中的`OpenCVConfig.cmake`和`OpenCVConfig-version.cmake`为CMake构建系统提供配置信息;而`setup_vars_opencv4.cmd`可能是Windows环境下设置环境变量的脚本。除此之外还有包含许可协议在内的文档以及存放库、头文件等资源的不同目录。 综上所述,利用OpenCV实现二维码识别需要结合图像处理技术与边缘检测算法,并且可以借助外部解码工具来完成整个流程。在微信应用环境中实施时,则需注意其特殊的应用交互需求。理解这些原理和技术对于开发基于OpenCV的二维码系统来说至关重要。
  • JavaScript实现长按上传
    优质
    本项目通过JavaScript技术实现了长按二维码自动识别及上传二维码内容解析的功能,便捷高效。 在IT行业中,二维码作为一种高效的信息传递方式被广泛应用到各种场景中,例如链接分享、电子票务等。使用JavaScript(简称js)实现长按二维码识别及上传二维码的功能可以为用户提供更加便捷的获取与处理信息的方式。下面将详细介绍如何通过JavaScript来实现这个功能。 首先需要了解的是在JavaScript中的事件监听机制。在这个案例里,我们关注的是`touchstart`和`touchend`事件,在触摸屏设备上分别对应按下和抬起的动作;而对于非触摸屏设备,则可以使用`mousedown`和`mouseup`事件代替。通过监听这些特定的用户行为我们可以检测到长按操作的发生。 ```javascript let startTime; let longPressTimeout = 1000; // 长按时长阈值,单位:毫秒 function handleTouchStart(event) { startTime = new Date().getTime(); clearTimeout(window.longPressTimeout); } function handleTouchEnd(event) { const currentTime = new Date().getTime(); if (currentTime - startTime >= longPressTimeout) { onLongPress(); // 长按事件触发 } } ``` 对于目标元素,我们需要为其添加相应的事件监听器。 ```javascript const targetElement = document.querySelector(.your-qrcode-element); targetElement.addEventListener(touchstart, handleTouchStart); targetElement.addEventListener(touchend, handleTouchEnd); // 如果需要支持鼠标长按操作,则可以使用如下代码: targetElement.addEventListener(mousedown, handleTouchStart); targetElement.addEventListener(mouseup, handleTouchEnd); ``` 接下来,我们需要实现`onLongPress()`函数来处理二维码的识别逻辑。这通常涉及到通过第三方库读取和解析图片中的二维码信息。 ```javascript async function onLongPress() { // 获取图片数据 const files = await new Promise(resolve => { const input = document.createElement(input); input.type = file; input.accept = image/*; input.onchange = () => resolve(input.files); input.click(); }); if (!files.length) return; const file = files[0]; const reader = new FileReader(); reader.onload = async () => { const imgData = reader.result; // 使用canvas绘制图片 const canvas = document.createElement(canvas); const ctx = canvas.getContext(2d); // 将加载的图像数据显示在画布上,并解析二维码信息。 const img = new Image(); img.src = imgData; img.onload = () => { canvas.width = img.width; canvas.height = img.height; ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height); // 使用jsQR库来解析二维码 const qrResult = jsQR(ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height).data, canvas.width, canvas.height); if (qrResult) { console.log(识别到的二维码数据:, qrResult.data); // 这里可以添加处理结果的相关逻辑 } else { console.error(未找到二维码); } }; }; reader.readAsDataURL(file); } ``` 在这个示例中,当用户长按目标元素时会弹出一个文件选择器让用户上传含有二维码的图片。然后系统将读取并解析这张图片中的二维码信息,并通过`jsQR`库来完成这一过程。 为了提供更好的用户体验,在实际应用过程中还需要考虑一些额外的功能优化方案,比如加载提示、错误处理以及结果反馈等机制的设计与实现。总的来说,利用JavaScript技术可以方便地实现在网页上识别和上传二维码的功能,这需要开发者掌握一定的前端开发知识和技术基础。