Детекция QR-кода

Оглавление

1. Айти кошечки
2. Техническое задание
3. Описание решения
4. Метрики
5. Как запустить

Айти-кошечки

Наша команда состоит из 5 человек:

1. Витковская Полина
2. Чёо Эрика
3. Хорошко Илья
4. Рыжков Владимир
5. Каменев Александр

Техническое задание

Для это проекта нам было необходимо:

1. Собрать датасет для модели. Мы использовали данные на облаке.
2. Выбрать инструменты разработки. Решили написать модель на Python, используя библиотеки pyzbar и OpenCV.
3. Предобработать изображения. Убрать лишние цвета и отфильтровать шумы.
4. Распознать QR-код. Определить местоположение конкретного QR-кода.
5. Сравнить найденный QR-код с искомым.
6. Выделить зеленой или красной рамкой в зависимости от результата поиска.

Описание решения

Мы использовали библиотеки Pyzbar и cv2 для детекции QR-кодов. Видео обрабатывается с помощью функций cv2, затем обработанное видео пропускается через функционал Pyzbar.

Метрики

F1	0,8
Recall	0,666

Как запустить

После компиляции кода вам будут предоставлены кнопки "Добавить QR" и "Загрузить видеофайл" во всплывающем окне. После того, как вы выберете нужные файлы, программа отобразит надпись "QR и видео выбраны. Ожидайте...". После загрузки вы получите обработанное видео с обведением нужных вам QR-кодов (обведены в зеленые квадратики), их координаты в терминале, а также все найденные QR-коды (обведены в красные квадратики)

К оглавлению