qrcodedetector::decode()

`qrcodedetector::decode()` 是一个函数，用于解码 QR 码图像。QR 码是二维码的一种，可以在手机上扫描以获取其中的信息。`qrcodedetector::decode()` 函数通常是在计算机视觉或图像处理应用程序中使用的。它会对输入的二维码图像进行分析，提取其中的信息，并将其解码为可读的文本或其他格式的数据。在实现 `qrcodedetector::decode()` 函数时，可能会使用各种图像处理技术，例如边缘检测、二值化、形态学变换等。

相关问题

c++ 根据qrcode生成图片流并创建一个子窗口显示在窗口上 不使用qt

可以使用第三方库来生成图片流，并使用操作系统提供的API来创建子窗口并显示图片。

生成图片流可以使用OpenCV库中的QRCode生成功能。具体实现步骤如下：

1. 安装OpenCV库。

2. 使用以下代码生成QRCode图片流：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    std::string text = "Hello, world!";
    Mat qr = QRCodeDetector::decode(text);

    if (!qr.empty())
    {
        imshow("QR Code", qr);
        waitKey(0);
    }

    return 0;
}

3. 将生成的图片流传递给子窗口并显示。

可以使用Windows提供的API函数来创建子窗口并显示图片。具体实现步骤如下：

1. 在窗口创建完成后，使用以下代码创建子窗口：

HWND hChildWnd = CreateWindowEx(
    0,                      // Optional window styles.
    TEXT("STATIC"),         // Window class
    NULL,                   // Window text
    WS_CHILD | WS_VISIBLE,  // Window style
    0,                      // Position x
    0,                      // Position y
    width,                  // Width
    height,                 // Height
    hWndParent,             // Parent window
    NULL,                   // Menu
    hInst,                  // Instance handle
    NULL                    // Additional application data
);

其中，hWndParent为父窗口句柄，width和height为图片流的宽度和高度。

2. 将图片流传递给子窗口：

HBITMAP hBitmap = CreateBitmap(width, height, 1, 32, pData);
SendMessage(hChildWnd, STM_SETIMAGE, IMAGE_BITMAP, (LPARAM)hBitmap);

其中，pData为图片流数据。

3. 显示子窗口：

ShowWindow(hChildWnd, SW_SHOW);

完整代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <Windows.h>

using namespace cv;

LRESULT CALLBACK WndProc(HWND, UINT, WPARAM, LPARAM);

int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, LPSTR lpCmdLine, int nCmdShow)
{
    WNDCLASSEX wc;
    HWND hwnd;
    MSG Msg;

    // Step 1: Registering the Window Class
    wc.cbSize = sizeof(WNDCLASSEX);
    wc.style = 0;
    wc.lpfnWndProc = WndProc;
    wc.cbClsExtra = 0;
    wc.cbWndExtra = 0;
    wc.hInstance = hInstance;
    wc.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
    wc.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);
    wc.hbrBackground = (HBRUSH)(COLOR_WINDOW + 1);
    wc.lpszMenuName = NULL;
    wc.lpszClassName = "WindowClass";
    wc.hIconSm = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);

    if (!RegisterClassEx(&wc))
    {
        MessageBox(NULL, "Window Registration Failed!", "Error!", MB_ICONEXCLAMATION | MB_OK);
        return 0;
    }

    // Step 2: Creating the Window
    hwnd = CreateWindowEx(
        WS_EX_CLIENTEDGE,
        "WindowClass",
        "The title of my window",
        WS_OVERLAPPEDWINDOW,
        CW_USEDEFAULT, CW_USEDEFAULT, 240, 120,
        NULL, NULL, hInstance, NULL);

    if (hwnd == NULL)
    {
        MessageBox(NULL, "Window Creation Failed!", "Error!", MB_ICONEXCLAMATION | MB_OK);
        return 0;
    }

    // Step 3: Showing the Window
    ShowWindow(hwnd, nCmdShow);
    UpdateWindow(hwnd);

    // Step 4: The Message Loop
    while (GetMessage(&Msg, NULL, 0, 0) > 0)
    {
        TranslateMessage(&Msg);
        DispatchMessage(&Msg);
    }

    return Msg.wParam;
}

LRESULT CALLBACK WndProc(HWND hwnd, UINT msg, WPARAM wParam, LPARAM lParam)
{
    static HWND hChildWnd = NULL;

    switch (msg)
    {
    case WM_CREATE:
    {
        std::string text = "Hello, world!";
        Mat qr = QRCodeDetector::decode(text);

        if (!qr.empty())
        {
            int width = qr.cols;
            int height = qr.rows;

            hChildWnd = CreateWindowEx(
                0,                      // Optional window styles.
                TEXT("STATIC"),         // Window class
                NULL,                   // Window text
                WS_CHILD | WS_VISIBLE,  // Window style
                0,                      // Position x
                0,                      // Position y
                width,                  // Width
                height,                 // Height
                hwnd,                   // Parent window
                NULL,                   // Menu
                (HINSTANCE)GetWindowLong(hwnd, GWL_HINSTANCE), // Instance handle
                NULL                    // Additional application data
            );

            if (hChildWnd != NULL)
            {
                int bpp = qr.elemSize() * 8;
                int stride = qr.step;
                uchar* pData = qr.data;

                HBITMAP hBitmap = CreateBitmap(width, height, 1, bpp, pData);
                SendMessage(hChildWnd, STM_SETIMAGE, IMAGE_BITMAP, (LPARAM)hBitmap);

                ShowWindow(hChildWnd, SW_SHOW);
            }
        }

        break;
    }
    case WM_CLOSE:
    {
        DestroyWindow(hwnd);
        break;
    }
    case WM_DESTROY:
    {
        PostQuitMessage(0);
        break;
    }
    default:
        return DefWindowProc(hwnd, msg, wParam, lParam);
    }

    return 0;
}

ROS运用opencv识别红色二维码

要在ROS中使用OpenCV识别红色二维码，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装OpenCV库和ros_opencv_bridge库。

2. 编写ROS节点，使用OpenCV库中的cv::inRange()函数过滤出红色二维码的颜色区域。

3. 对颜色区域进行二维码识别，可以使用Zxing库或者OpenCV中的QRCodeDetector类。

4. 将识别结果通过ROS消息发布出去，供其他节点使用。

以下是一个简单的ROS节点示例，可以识别摄像头图像中的红色二维码：

import rospy
from cv_bridge import CvBridge
from sensor_msgs.msg import Image
import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode

class QRCodeDetector:

    def __init__(self):
        self.bridge = CvBridge()
        self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.callback)
        self.qr_pub = rospy.Publisher("/qr_code", String, queue_size=10)

    def callback(self, data):
        cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")
        hsv_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        lower_red = np.array([0, 100, 100])
        upper_red = np.array([10, 255, 255])
        red_mask1 = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red)
        lower_red = np.array([160, 100, 100])
        upper_red = np.array([179, 255, 255])
        red_mask2 = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red)
        red_mask = red_mask1 + red_mask2
        qr_codes = decode(cv_image)
        for qr in qr_codes:
            self.qr_pub.publish(qr.data)

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('qr_code_detector', anonymous=True)
    qr_detector = QRCodeDetector()
    try:
        rospy.spin()
    except KeyboardInterrupt:
        print("Shutting down")
    cv2.destroyAllWindows()

在这个节点中，我们使用cv_bridge库将ROS图像消息转换为OpenCV图像格式。然后，我们将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，使用cv::inRange()函数从图像中提取出红色区域。然后，我们使用pyzbar库中的decode()函数对红色区域中的二维码进行识别，并将识别结果通过ROS消息发布出去。