这是一个专门讨论 idea 的地方。
每个人的时间，资源是有限的，有的时候你或许能够想到很多 idea，但是由于现实的限制，却并不是所有的 idea 都能够成为现实。
那这个时候，不妨可以把那些 idea 分享出来，启发别人。
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训练素材基本不是问题，对着一个二维码，从各个角度和光照下都录一段视频，每帧图像都可以作为训练数据。
另外，二维码的特性也非常适于深度学习来解决：边角的特征、图像单元的特征。并没有比识别猫、狗复杂。
我试过 zxing/zbar 这些程序，检测正确率没有微信、支付宝这些商业软件高。
不用 AI 是移动端运算效率的问题吗？
网上搜索发现了一个用云端 AI 检测的： "人工智能二维码识别" ( https://yq.aliyun.com/articles/710415 )
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 | 1 Ricardoo 2020-09-29 14:05:44 +08:00  1 二维码这种标准格式的根本没必要上深度学习。深度学习是提取图像特征，但是二维码本身的格式规范就是一种有效的“特征”，绕远路放弃这种特征反而去搞深度学习不是本末倒置吗？至于你说的阿里云上的“人工智能二维码识别”可能仅仅是加上了一个图像变换 |
 | 2 BrettD 2020-09-29 14:08:13 +08:00 via iPhone 1 二维码本来就有清晰定义的识别方法，用深度学习识别二维码不是舍近求远吗？ |
 | 3 dingwen07 2020-09-29 14:08:44 +08:00 via iPhone 二维码机器学习可能只能帮着在图像中正确找到二维码的定位点 从二维码中读取信息不应该用机器学习，二维码本身就是设计为方便机器读取的，和猫狗有着本质上的别，没必要用机器学习。 |
 | 4 kop1989 2020-09-29 14:12:32 +08:00 3 lz 的表达可能有说的有点偏。我揣测 lz 是想说通过 ai 来进行二维码图片自纠，或者叫识别效率的提升。并不是做识别解析本身。 机器学习是用来找复杂事务的规律的。 换句话说，是通过迭代验证来建立人脑无法抽象建立的复杂规则模型。 二维码 QR 标准本身就是一个非常准确的量化模型，不需要学习。 lz 发出来的这个其实他的 ai 就是用在了图片的自纠上。 不过这个产品未必用的是机器学习这条路。因为 QR 码本身足够稳定，人工来优化应该就能得到很好的效果。“大数据”，“人工智能”没准只是销售词汇。 |
 | 5 imn1 2020-09-29 14:47:23 +08:00 学习什么？用途？目的？ 是分析照片中有没有二维码，还是分析二维码的类别？ |
 | 6 sillydaddy OP @Ricardoo @BrettD @dingwen07 @kop1989 二维码的定义是非常清晰，然后它的定位点也是非常适合算法识别：“只要扫描图形的一行像素，发现黑白像素的数目比例符合 1:1:3”就找到二维码角点了，图像旋转、稍微倾斜都不影响这一点。 但有个现实的问题就是：zxing/zbar 这些算法，利用上面的算法，还是不能达到很好的识别效果，不够智能。比如有光影的变化，黑白的失真，比如像我发的链接里面有大的倾斜，比如二维码占据的图像部分或大或小。 总之是 zxing/zbar 这些不够智能。这里的智能的标准就是：只要一张二维码图像，用人肉眼可以识别出来(一个个地数黑白格子)，那么机器就应该识别出来。 |
 | 7 charten 2020-09-29 15:45:07 +08:00 当初微信为了小程序，专门搞了一个二维码的变种“小程序码”，但是基本的图形特征还是有的。这说明了一些公司对于二维码个性化还是有追求的，而且对于目前二维码的特征样式有所不满。与其去识别目前的二维码，不如思考一下，设计一个弱特征点的二维码，最好是相对美观而且更容易契合宣传物料的，然后训练 AI 识别出来。人眼可以一下子识别出来，但是对于计算机视觉比较困难，这个不正式 AI 的一个优势之处么？ |
 | 8 futou 2020-09-29 16:17:02 +08:00 二维码是一个完善的编解码系统，由信息到二维码再到信息的编码和解码是唯一的，同时考虑到拍摄条件的鲁棒性。深度学习可能也就在鲁棒性这个地方有一丢丢用武之地了。 前几年还有人研究美观问题，是怎样将目标图片和二维码混到一起而不影响信息读取的问题，比如 "2015_TMM_Efficient QR code beautification xxx"。这几年很多自定标准的二维码出来后研究的就少了。 |
 | 9 superlc 2020-09-29 16:55:42 +08:00 via iPhone 1 非要做的话，应该是用 DL 的方法做降噪 /提取 /锐化 /超像素，然后再用传统方法识别，相当于预处理。实际上这部分已经存在在很多手机的摄像头驱动里了 DL 的本质是拟合高维函数，在原编解码方式已知的情况下去拟合，是我拟我自己，相当于放着开源代码不看去做逆向工程，没意义的 至于为什么不做专门的二维码降噪，我在生活中的体验是现在微信的二维码扫描已经基本无敌了，几乎很少有肉眼能看清但是扫不出来的情况存在。更何况糊到一定程度信息就丢失了，别说 ai 了怕是神仙也难救。花大价钱解决很少的几个 case，估计不怎么能回本 |
 | 10 superlc 2021-02-01 00:31:17 +08:00 1 @superlc 来 update 了，腾讯刚刚开源了微信的二维码识别算法在 opencv-contrib 里 https://docs.opencv.org/master/d5/d04/classcv_1_1wechat__qrcode_1_1WeChatQRCode.html https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/master/modules/wechat_qrcode/src/wechat_qrcode.cpp#L156 这里有一个简介 https://mp.weixin.qq.com/s/pphBiEX099ZkDV0hWwnbhw 我还是低估了腾讯的能（财）力，他们真的用了 CNN 在里面，而且不止一个模型。除了上面我提到的超分辨率和降噪，竟然还有一个 SSD-like 模型用 CNN 做检测，牛的 |
| 11 sillydaddy OP @superlc > “结合传统计算机视觉和深度学习技术，微信扫码引擎解决了一图多码、大图小码、鲁棒解码等业务痛点和技术难点” 看这个说明，不知道开放的源码能不能解决类似反光高光这种情形。实际微信扫码时，似乎能比较好的处理反光高光的情况。 |
 | 12 pheyer 2021-02-02 13:57:38 +08:00 @sillydaddy 根据我的日常使用实践，我感觉微信识别二维码还是差于支付宝的 |
 | 13 crazyweeds 2023-01-22 23:48:05 +08:00 @pheyer 同感，但开源出来的，识别能力最强的目前应该就是腾讯这个方案。 |
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