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https://github.com/cnwhy/QRCode-decode.git
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v0.0.6
This commit is contained in:
cnwhy
Vendored
+140
-7
@@ -1,5 +1,5 @@
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/*!
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* qr-decode v0.0.5
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* qr-decode v0.0.6
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* (c) cnwhy <w.why@163.com>
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* Released under the ISC License.
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*/
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@@ -2416,6 +2416,10 @@
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throw "point error";
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}
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var point = x * 4 + y * base.width * 4;
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// 透明/半透明像素按白色背景处理，避免透明区域被误判为黑色模块
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if (data[point + 3] < 128) {
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return 255;
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}
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return (data[point] * 33.33 + data[point + 1] * 33.33 + data[point + 2] * 33.33) / 100;
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};
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};
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@@ -2430,13 +2434,142 @@
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}
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return ret;
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};
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function decode(imageDate, debugfn) {
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var base = {
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// 默认二值化阈值
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var DEFAULT_THRESHOLD = 153;
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// 图像预处理策略：输入 ImageData，输出 {data, width, height, threshold?}
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// threshold 可以是单值或数组（多阈值依次尝试）
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// 后续优化（自适应二值化、放大等）只需在此数组追加策略即可
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var preprocessStrategies = [null,
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// 0. 原图原阈值
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invertImage,
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// 1. 颜色反转（适配深色背景的反色二维码）
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otsuStrategy,
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// 2. Otsu 自动阈值（适配整体偏亮/偏暗的图）
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invertedOtsuStrategy,
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// 3. 反转 + Otsu（适配整体偏暗的反色二维码）
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multiThresholdStrategy // 4. 多阈值扫描（兜底 Otsu 盲区：深色装饰背景等多峰分布美化二维码）
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];
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// 多阈值扫描集合：仅在前 4 个策略全部失败后触发
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// 覆盖 Otsu 无法处理的多峰分布图（如“深色背景+灰模块+白间隔”三峰，Otsu 会选错谷），
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// 以及带过渡带的低对比度图（Otsu 分割点偏低，需更高阈值才能获得清晰模块）
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// 步长 15 覆盖全区间：o3.png 有效区间 125~150，o2.png 有效区间 180~240
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var multiThresholdValues = [60, 75, 90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225, 240];
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// 多阈值策略：复用原图数据，对多阈值集合依次尝试
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function multiThresholdStrategy(imageDate) {
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return {
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data: imageDate.data,
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width: imageDate.width,
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||||
height: imageDate.height,
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debugfn: debugfn
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threshold: multiThresholdValues
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};
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return process(imageDate.data, base);
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}
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// 颜色反转：RGB 取反，alpha 保持不变
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function invertImage(imageDate) {
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var data = new Uint8ClampedArray(imageDate.data);
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for (var i = 0; i < data.length; i += 4) {
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||||
data[i] = 255 - data[i];
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||||
data[i + 1] = 255 - data[i + 1];
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||||
data[i + 2] = 255 - data[i + 2];
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||||
}
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return {
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||||
data: data,
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||||
width: imageDate.width,
|
||||
height: imageDate.height
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||||
};
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}
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// Otsu 大津法：穷举 0-255 阈值，求类间方差最大者作为最优全局阈值
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function otsuThreshold(imageDate) {
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var data = imageDate.data;
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// 1. 灰度直方图（一次扫描，跳过透明/半透明像素）
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// 透明区域在二值化时按白处理（见 Pixel），不影响检测；
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// 但统计时计入会拉偏阈值，故只统计真实可见像素
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var hist = new Array(256);
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||||
for (var i = 0; i < 256; i++) hist[i] = 0;
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||||
var total = 0;
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||||
for (var i = 0; i < data.length; i += 4) {
|
||||
if (data[i + 3] < 128) continue;
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||||
var gray = (data[i] * 33.33 + data[i + 1] * 33.33 + data[i + 2] * 33.33) / 100 | 0;
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||||
hist[gray]++;
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||||
total++;
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||||
}
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// 2. 遍历阈值，找类间方差最大的
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var sum = 0; // 全局灰度加权和
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||||
for (var i = 0; i < 256; i++) sum += i * hist[i];
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var sumB = 0; // 背景类灰度加权和
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var wB = 0; // 背景类像素数
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var maxVar = -1;
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var bestT = DEFAULT_THRESHOLD;
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||||
for (var t = 0; t < 256; t++) {
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||||
wB += hist[t];
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||||
if (wB === 0) continue;
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||||
var wF = total - wB;
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||||
if (wF === 0) break;
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||||
sumB += t * hist[t];
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||||
var mB = sumB / wB; // 背景类均值
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||||
var mF = (sum - sumB) / wF; // 前景类均值
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||||
var between = wB * wF * (mB - mF) * (mB - mF); // 类间方差
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||||
// 用 >= 在方差平坦时取最亮侧；阈值取两类均值中点，
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||||
// 避免双离散值图（类间方差平台）时阈值卡在类边界导致模块误判为白
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if (between >= maxVar) {
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maxVar = between;
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bestT = Math.floor((mB + mF) / 2);
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}
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}
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return bestT;
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}
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// Otsu 策略：复用原图数据，仅提供自动计算的阈值（由 process 的 threshold 参数消费）
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function otsuStrategy(imageDate) {
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return {
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||||
data: imageDate.data,
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||||
width: imageDate.width,
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||||
height: imageDate.height,
|
||||
threshold: otsuThreshold(imageDate)
|
||||
};
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||||
}
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||||
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||||
// 反转 + Otsu 策略：先反转，再对反转后的图计算 Otsu 阈值
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||||
// 覆盖“深色不够深、浅色不够浅”的偏暗反色二维码（固定阈值反转覆盖不了）
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||||
function invertedOtsuStrategy(imageDate) {
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||||
var inv = invertImage(imageDate);
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||||
return {
|
||||
data: inv.data,
|
||||
width: inv.width,
|
||||
height: inv.height,
|
||||
threshold: otsuThreshold(inv)
|
||||
};
|
||||
}
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||||
function decode(imageDate, debugfn) {
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||||
var lastErr;
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||||
for (var i = 0; i < preprocessStrategies.length; i++) {
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||||
var img = preprocessStrategies[i] ? preprocessStrategies[i](imageDate) : imageDate;
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||||
var base = {
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||||
width: img.width,
|
||||
height: img.height,
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||||
debugfn: debugfn
|
||||
};
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||||
// 支持多阈值：threshold 为数组时依次尝试，任一成功即返回
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var thresholds = img.threshold;
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||||
if (!(thresholds instanceof Array)) {
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||||
thresholds = [thresholds];
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||||
}
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||||
for (var j = 0; j < thresholds.length; j++) {
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||||
try {
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||||
return process(img.data, base, thresholds[j]);
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||||
} catch (e) {
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||||
lastErr = e;
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||||
}
|
||||
}
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||||
}
|
||||
throw lastErr;
|
||||
}
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||||
// ECI 声明中常见的字符集（QR 规范：ECI 编号 -> 字符集）
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@@ -2562,11 +2695,11 @@
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// 4. 兜底默认 UTF-8
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||||
return decodeUTF8(bytes);
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||||
};
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||||
var process = function process(data, base) {
|
||||
var process = function process(data, base, threshold) {
|
||||
// var start = new Date().getTime();
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||||
// var image = grayScaleToBitmap(grayscale(),base);
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||||
// var image = binarize(128);
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||||
var image = binarize(data, base, 153); //转为位图;
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||||
var image = binarize(data, base, threshold || DEFAULT_THRESHOLD); //转为位图;
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||||
// 位图转为QR矩阵
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||||
var detector = new Detector_1(image, base);
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