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leidenglai/opencv-js-qrcode

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OpencvQr

纯JS识别照片或图片中的二维码

本库的主要特点是:

  • 纯前端处理,无须调用后端OCR API等接口;
  • 可处理标准正方形的二维码,最重要的是可以处理照片上的二维码;二维码变形、旋转都可以识别;
  • 基于opencv 编译后的webassembly版本,编译添加了微信开源的wechat_qrcode,有极高的识别率。

在线测试:https://leidenglai.github.io/opencv-js-qrcode/

demo code: leidenglai/opencv-js-qrcode Example · GitHub

加载二维码识别引擎

本库中采用的是自定义编译的opencv库作为继承,添加了三方组件wechat_qrcode微信二维码引擎,并且去掉不需要的库。封装一些基本方法方便使用。

NPM

npm install opencv-qr --save
// ES6 import
import OpencvQr from "opencv-qr";

// CommonJS require
const OpencvQr = require("opencv-qr");

// 加载模型文件,模型文件请自行保存在静态目录
const cvQr = new OpencvQr({
  dw: "http://xxx.com/models/detect.caffemodel",
  sw: "http://xxx.com/models/sr.caffemodel",
});

Browser

也可直接在浏览器中使用

<script src="dist/OpencvQr.js"></script>
<script>
  const cvQr = new OpencvQr({
    dw: "http://xxx.com/models/detect.caffemodel",
    sw: "http://xxx.com/models/sr.caffemodel",
  });
</script>

使用

OpencvQr暴露一个加载方法和三个使用方法, 支持typescript类型 OpencvQr.d.ts

  // 初始化时需自行加载模型文件,模型文件请自行保存为静态文件,不可编译转换
  const cvQr = new OpencvQr({
    dw: "http://xxx.com/models/detect.caffemodel",
    sw: "http://xxx.com/models/sr.caffemodel",
  });

  // 加载canvas中的图像
  const result = cvQr.load("canvasInput");

  // 返回解析结果字符
  const infos = result?.getInfos();
  // 返回解析的二维码截取图像 ImageData
  const images = result?.getImages();
  // 返回已识别的二维码图像相对于原图的位置信息 坐标和宽高
  const sizes = result?.getSizes();

浏览器兼容性:

暨WebAssembly兼容性,基本上现代浏览器都是支持的: CleanShot 2022-05-23 at 17 16 35@2x