类 WeChatQRCode
- java.lang.Object
-
- org.opencv.wechat_qrcode.WeChatQRCode
-
public class WeChatQRCode extends java.lang.Object
微信二维码包含两个基于 CNN 的模型:一个目标检测模型和一个超分辨率模型。目标检测模型用于检测带有边界框的二维码。超分辨率模型用于在二维码较小时放大二维码。
-
-
字段摘要
字段 修饰符和类型 字段 描述 protected long
nativeObj
-
构造函数摘要
构造函数 修饰符 构造函数 描述 WeChatQRCode()
初始化 WeChatQRCode。protected
WeChatQRCode(long addr)
WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path)
初始化 WeChatQRCode。WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path, java.lang.String detector_caffe_model_path)
初始化 WeChatQRCode。WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path, java.lang.String detector_caffe_model_path, java.lang.String super_resolution_prototxt_path)
初始化 WeChatQRCode。WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path, java.lang.String detector_caffe_model_path, java.lang.String super_resolution_prototxt_path, java.lang.String super_resolution_caffe_model_path)
初始化 WeChatQRCode。
-
方法摘要
所有方法 静态方法 实例方法 具体方法 修饰符和类型 方法 描述 static WeChatQRCode
__fromPtr__(long addr)
java.util.List<java.lang.String>
detectAndDecode(Mat img)
同时检测和解码二维码。java.util.List<java.lang.String>
detectAndDecode(Mat img, java.util.List<Mat> points)
同时检测和解码二维码。protected void
finalize()
long
getNativeObjAddr()
float
getScaleFactor()
void
setScaleFactor(float _scalingFactor)
设置缩放因子,二维码检测器使用神经网络来检测二维码。
-
-
-
构造函数详情
-
WeChatQRCode
protected WeChatQRCode(long addr)
-
WeChatQRCode
public WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path, java.lang.String detector_caffe_model_path, java.lang.String super_resolution_prototxt_path, java.lang.String super_resolution_caffe_model_path)
初始化 WeChatQRCode。它包含两个模型,这两个模型都使用 caffe 格式打包。因此,存在 prototxt 和 caffe 模型(总共四个参数)。- 参数
detector_prototxt_path
- 检测器的 prototxt 文件路径detector_caffe_model_path
- 检测器的 caffe 模型文件路径super_resolution_prototxt_path
- 超分辨率模型的 prototxt 文件路径super_resolution_caffe_model_path
- 超分辨率模型的 caffe 文件路径
-
WeChatQRCode
public WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path, java.lang.String detector_caffe_model_path, java.lang.String super_resolution_prototxt_path)
初始化 WeChatQRCode。它包含两个模型,这两个模型都使用 caffe 格式打包。因此,存在 prototxt 和 caffe 模型(总共四个参数)。- 参数
detector_prototxt_path
- 检测器的 prototxt 文件路径detector_caffe_model_path
- 检测器的 caffe 模型文件路径super_resolution_prototxt_path
- 超分辨率模型的 prototxt 文件路径
-
WeChatQRCode
public WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path, java.lang.String detector_caffe_model_path)
初始化 WeChatQRCode。它包含两个模型,这两个模型都使用 caffe 格式打包。因此,存在 prototxt 和 caffe 模型(总共四个参数)。- 参数
detector_prototxt_path
- 检测器的 prototxt 文件路径detector_caffe_model_path
- 检测器的 caffe 模型文件路径
-
WeChatQRCode
public WeChatQRCode(java.lang.String detector_prototxt_path)
初始化 WeChatQRCode。它包含两个模型,这两个模型都使用 caffe 格式打包。因此,存在 prototxt 和 caffe 模型(总共四个参数)。- 参数
detector_prototxt_path
- 检测器的 prototxt 文件路径
-
WeChatQRCode
public WeChatQRCode()
初始化 WeChatQRCode。它包含两个模型,这两个模型都使用 caffe 格式打包。因此,存在 prototxt 和 caffe 模型(总共四个参数)。
-
-
方法详情
-
getNativeObjAddr
public long getNativeObjAddr()
-
__fromPtr__
public static WeChatQRCode __fromPtr__(long addr)
-
detectAndDecode
public java.util.List<java.lang.String> detectAndDecode(Mat img, java.util.List<Mat> points)
同时检测和解码二维码。为了简化使用,只有一个 API:detectAndDecode- 参数
img
- 支持灰度或彩色 (BGR) 图像。points
- 找到的二维码四边形的顶点可选输出数组。如果未找到,则为空。- 返回
- 解码字符串列表。
-
detectAndDecode
public java.util.List<java.lang.String> detectAndDecode(Mat img)
同时检测和解码二维码。为了简化使用,只有一个 API:detectAndDecode- 参数
img
- 支持灰度或彩色 (BGR) 图像。如果未找到,则为空。- 返回
- 解码字符串列表。
-
setScaleFactor
public void setScaleFactor(float _scalingFactor)
设置缩放因子,二维码检测器使用神经网络来检测二维码。在运行神经网络之前,输入图像会通过缩放进行预处理。默认情况下,输入图像被缩放为面积为 160000 像素的图像。缩放因子允许使用自定义缩放输入图像:宽度 = scaleFactor*宽度 高度 = scaleFactor*宽度 scaleFactor 值必须 > 0 且 <= 1,否则 scaleFactor 值设置为 -1 并使用默认缩放为面积为 160000 像素的图像。- 参数
_scalingFactor
- 自动生成
-
getScaleFactor
public float getScaleFactor()
-
finalize
protected void finalize() throws java.lang.Throwable
- 覆盖
- 类
java.lang.Object
中的finalize
- 抛出
java.lang.Throwable
-
-