java 二维码几何变形恢复

二维码的几何变形恢复是通过图像处理技术实现的。常用的方法包括透视变换和仿射变换。下面简单介绍一下这两种方法。

透视变换是指将一个平面上的图像投影到另一个平面上，同时保持原来图像的线段在新图像中仍然是直线。在二维码的几何变形恢复中，可以通过寻找二维码的四个角点，确定变换前后的对应关系，从而进行透视变换，恢复原来的二维码图像。

仿射变换是指在平面上对图像进行任意角度的旋转、平移、缩放等变换。在二维码的几何变形恢复中，可以通过检测二维码的基准位置和方向，确定变换前后的对应关系，从而进行仿射变换，恢复原来的二维码图像。

需要注意的是，二维码的几何变形恢复不仅需要考虑图像处理技术，还需要考虑摄像头的畸变、光照条件等因素对图像的影响，因此需要综合运用多种技术手段，才能实现准确的二维码几何变形恢复。

相关问题

java 代码 二维码几何变形恢复

以下是 Java 代码示例，演示了如何使用 OpenCV 库实现二维码几何变形恢复：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint2f;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class QRCodeGeometryCorrection {

    public static void main(String[] args) {
        // 加载 OpenCV 库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取二维码图片
        Mat img = Imgcodecs.imread("qrcode.jpg");

        // 转换为灰度图
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(img, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

        // 二值化处理
        Mat threshold = new Mat();
        Imgproc.threshold(gray, threshold, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV | Imgproc.THRESH_OTSU);

        // 查找轮廓
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(threshold, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 查找最大轮廓
        int maxContourIndex = 0;
        double maxContourArea = -1;
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
            if (area > maxContourArea) {
                maxContourArea = area;
                maxContourIndex = i;
            }
        }

        // 查找轮廓的四个角点
        MatOfPoint2f maxContour2f = new MatOfPoint2f(contours.get(maxContourIndex).toArray());
        MatOfPoint2f approx = new MatOfPoint2f();
        double epsilon = 0.01 * Imgproc.arcLength(maxContour2f, true);
        Imgproc.approxPolyDP(maxContour2f, approx, epsilon, true);
        Point[] points = approx.toArray();

        // 透视变换
        Point topLeft = points[0];
        Point topRight = points[1];
        Point bottomRight = points[2];
        Point bottomLeft = points[3];
        MatOfPoint2f src = new MatOfPoint2f(topLeft, topRight, bottomRight, bottomLeft);
        MatOfPoint2f dst = new MatOfPoint2f(new Point(0, 0), new Point(200, 0), new Point(200, 200), new Point(0, 200));
        Mat perspectiveTransform = Imgproc.getPerspectiveTransform(src, dst);
        Mat corrected = new Mat();
        Imgproc.warpPerspective(img, corrected, perspectiveTransform, new org.opencv.core.Size(200, 200));

        // 显示结果
        Imgproc.putText(img, "Original", new Point(10, 30), Core.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
        Imgproc.putText(corrected, "Corrected", new Point(10, 30), Core.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
        Imgcodecs.imwrite("original.jpg", img);
        Imgcodecs.imwrite("corrected.jpg", corrected);
    }
}

这段代码使用了 OpenCV 库中的图像处理函数，实现了对二维码图像的几何变形恢复。其中，`Imgcodecs.imread` 函数用于读取图像，`Imgproc.cvtColor` 函数用于将彩色图像转换为灰度图，`Imgproc.threshold` 函数用于二值化处理，`Imgproc.findContours` 函数用于查找轮廓，`Imgproc.approxPolyDP` 函数用于对轮廓进行多边形逼近，`Imgproc.getPerspectiveTransform` 函数用于计算透视变换矩阵，`Imgproc.warpPerspective` 函数用于进行透视变换。最后，使用 `Imgcodecs.imwrite` 函数将结果保存到文件中。

变形二维码图片恢复 java 代码

变形二维码图片恢复是一个比较复杂的过程，需要使用到图像处理和计算机视觉的知识。下面给你提供一个简单的Java代码示例用于变形二维码图片的恢复，仅供参考：

import java.awt.geom.Point2D;
import java.awt.geom.Rectangle2D;
import java.awt.image.BufferedImage;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint2f;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class QRCodeRestorer {
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    public static BufferedImage restore(BufferedImage image) {
        // 将Java的BufferedImage转成OpenCV的Mat
        Mat mat = ImageUtils.bufferedImage2Mat(image);

        // 二值化处理
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(mat, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        Mat binaryMat = new Mat();
        Imgproc.threshold(grayMat, binaryMat, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);

        // 查找二维码区域
        MatOfPoint2f qrRegion = findQRRegion(binaryMat);

        // 透视变换
        Mat warpedMat = new Mat();
        MatOfPoint2f destPoints = new MatOfPoint2f(new Point(0, 0), new Point(0, 399), new Point(399, 399), new Point(399, 0));
        Mat perspectiveTransform = Imgproc.getPerspectiveTransform(qrRegion, destPoints);
        Imgproc.warpPerspective(mat, warpedMat, perspectiveTransform, new Size(400, 400));

        // 将OpenCV的Mat转成Java的BufferedImage
        BufferedImage result = ImageUtils.mat2BufferedImage(warpedMat);
        return result;
    }

    /**
     * 查找二维码区域
     */
    private static MatOfPoint2f findQRRegion(Mat binaryMat) {
        // 查找轮廓
        Mat contoursMat = new Mat();
        Imgproc.findContours(binaryMat, contoursMat, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 查找最大的轮廓
        double maxArea = 0;
        int maxAreaContourIndex = -1;
        for (int i = 0; i < contoursMat.rows(); i++) {
            double area = Imgproc.contourArea(contoursMat.row(i));
            if (area > maxArea) {
                maxArea = area;
                maxAreaContourIndex = i;
            }
        }
        MatOfPoint2f maxContour = new MatOfPoint2f(contoursMat.row(maxAreaContourIndex));

        // 逼近多边形
        MatOfPoint2f approx = new MatOfPoint2f();
        Imgproc.approxPolyDP(maxContour, approx, Imgproc.arcLength(maxContour, true) * 0.02, true);

        // 查找四边形
        if (approx.rows() != 4) {
            throw new RuntimeException("Failed to find QR code region");
        }

        // 对四个点进行排序
        Point[] points = approx.toArray();
        Point[] sortedPoints = sortPoints(points);

        // 构造四边形的MatOfPoint2f
        MatOfPoint2f qrRegion = new MatOfPoint2f(sortedPoints[0], sortedPoints[1], sortedPoints[2], sortedPoints[3]);
        return qrRegion;
    }

    /**
     * 对四个点进行排序
     */
    private static Point[] sortPoints(Point[] points) {
        Point[] sortedPoints = new Point[4];

        // 找到左上、右上、左下、右下四个点
        Point2D center = new Point2D.Float(0, 0);
        for (Point point : points) {
            center.setLocation(center.getX() + point.x, center.getY() + point.y);
        }
        center.setLocation(center.getX() / 4, center.getY() / 4);

        Point2D[] topPoints = new Point2D[2];
        Point2D[] bottomPoints = new Point2D[2];
        int topIndex = 0;
        int bottomIndex = 0;
        for (Point point : points) {
            if (point.y < center.getY()) {
                topPoints[topIndex++] = new Point2D.Float(point.x, point.y);
            } else {
                bottomPoints[bottomIndex++] = new Point2D.Float(point.x, point.y);
            }
        }
        Point2D topLeft = topPoints[0].getX() < topPoints[1].getX() ? topPoints[0] : topPoints[1];
        Point2D topRight = topPoints[0].getX() < topPoints[1].getX() ? topPoints[1] : topPoints[0];
        Point2D bottomLeft = bottomPoints[0].getX() < bottomPoints[1].getX() ? bottomPoints[0] : bottomPoints[1];
        Point2D bottomRight = bottomPoints[0].getX() < bottomPoints[1].getX() ? bottomPoints[1] : bottomPoints[0];
        sortedPoints[0] = new Point((int) topLeft.getX(), (int) topLeft.getY());
        sortedPoints[1] = new Point((int) topRight.getX(), (int) topRight.getY());
        sortedPoints[2] = new Point((int) bottomRight.getX(), (int) bottomRight.getY());
        sortedPoints[3] = new Point((int) bottomLeft.getX(), (int) bottomLeft.getY());

        return sortedPoints;
    }
}

上面的代码使用了OpenCV库进行图像处理和计算机视觉的操作，其中 `ImageUtils` 类是用于Mat和BufferedImage之间的转换的工具类。请注意，这里的代码只是一个简单的示例，对于不同的变形程度和变形类型的二维码，可能需要调整代码中的参数和算法，才能达到更好的效果。