From bce4fb57007f18af075eae6f9974cb91df5fc356 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: XiaoLei <819441338@qq.com> Date: Mon, 23 May 2022 18:09:48 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 19 +++++++++++++------ 1 file changed, 13 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 9fc937e..38951c0 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -8,6 +8,7 @@ 在线测试（使用发票照片测试）：https://leidenglai.github.io/opencv-js-qrcode/ + **demo源码: [leidenglai/opencv-js-qrcode · GitHub](https://github.com/leidenglai/opencv-js-qrcode)** ## 加载二维码识别引擎 @@ -54,29 +55,35 @@ async function loadModels() { ## 识别二维码 因为demo特定需求，发票二维码基本在左上角，所以在canvas加载图片时只截取左上角图片，提高引擎识别效率。 -![](CleanShot%202022-05-23%20at%2017.24.28@2x.png) +CleanShot 2022-05-23 at 17 24 28@2x OpenCV识别结果： -![](CleanShot%202022-05-23%20at%2017.26.12@2x.png) +![CleanShot 2022-05-23 at 17 26 12@2x](https://user-images.githubusercontent.com/11383747/169796337-7ba2a129-b357-41b8-a8a9-20484a9b30c8.png) 将二维码信息和二维码区域都正确的处理，OpenCV耗时: 224.42822265625 ms。 + 而jsqr是处理不了这样的图片的。 + **识别旋转的二维码** -![](CleanShot%202022-05-23%20at%2017.28.48@2x.png) +![CleanShot 2022-05-23 at 17 28 48@2x](https://user-images.githubusercontent.com/11383747/169796380-f85584a5-b8a9-45ca-94ff-80dabc786225.png) 照片被旋转了90度且不太清晰，同样也被正确的处理，OpenCV耗时: 169.523193359375 ms。 + jsqr也不能处理这样的图片。 + + **电子二维码识别：** -![](CleanShot%202022-05-23%20at%2017.32.11@2x.png) -电子版的发票图片都正确的识别了；OpenCV耗时: 165.333984375 ms，QRjs耗时: 44.613037109375 ms。QRjs的效率相对也会高一些。 +![CleanShot 2022-05-23 at 17 32 11@2x](https://user-images.githubusercontent.com/11383747/169796414-ae279015-dc5e-42f1-af7b-6b085a2b22f8.png) +电子版的发票图片都正确的识别了；OpenCV耗时: 165.333984375 ms，QRjs耗时: 44.613037109375 ms。不过QRjs的效率相对会高一些。 ## 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%202022-05-23%20at%2017.16.35@2x.png)**** +CleanShot 2022-05-23 at 17 16 35@2x ## 总结 OpenCV因为需要加入wechat_qrcode组件，所以必须使用自定义编译。需要在本地搭建c++的编译环境，是前端基本不曾涉足的领域，相对较为繁琐，也会有一些困难，但这也让前端具备了更强大的本领，由于WebAssembly的存在，前端也有了更多的可能。 + 总之，由于前端越强大，我们能做的事也越多，挑战也会越大，大家共勉。 ## 参考