So lesen Sie QR-Codes mit verschiedenen Scanmodi

QR-Code-Scanmodi verstehen

IronQR bietet drei leistungsstarke Scanmodi über die Enumeration QrScanMode an:

• Auto-Modus ( QrScanMode.Auto ): Kombiniert maschinelles Lernen zur Erkennung und grundlegende Scan-Algorithmen für maximale Genauigkeit und Zuverlässigkeit
• Nur einfacher Scanmodus ( QrScanMode.OnlyBasicScan ): Nutzt herkömmliche Bildverarbeitungsverfahren für schnelles und zuverlässiges Scannen, wenn QR-Codes deutlich sichtbar sind
• Erkennungsmodellmodus ( QrScanMode.OnlyDetectionModel ): Nutzt maschinelles Lernen zur Erkennung von QR-Code-Positionen, ideal zur Extraktion von Koordinatendaten

Lassen Sie uns die einzelnen Scanmethoden im Detail untersuchen.

Nur einfacher Scanmodus

Nur der Modus "Basisscan" verwendet traditionelle Bildverarbeitungsalgorithmen ohne Einsatz von maschinellem Lernen. Diese Methode ist schnell und effizient, wenn QR-Codes gut sichtbar und richtig positioniert sind. Allerdings funktioniert es auch bei beschädigten QR-Codes, sofern die drei Eckquadrate lesbar sind.

:path=/static-assets/qr/content-code-examples/how-to/read-qr-codes-with-scan-modes-basic.cs

using System.Linq;
using IronQr;
using IronQr.Enum;
using IronSoftware.Drawing;
using System.IO;

 // Load the image
var bmp = AnyBitmap.FromFile("damaged-qr.png");

// Create scan input using Only Basic Scan mode
var input = new QrImageInput(bmp, QrScanMode.OnlyBasicScan);

// Get the result
var result = new QrReader().Read(input).FirstOrDefault();

// Save the output to a text file
File.WriteAllText("basic-scan-output.txt", result.Value);

Scan-Eingabe

Gespeicherte Textdatei

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Automatischer Scanmodus

Der Auto-Scan-Modus ist die Standardeinstellung (für QrScanMode ) und die vielseitigste verfügbare Option. Es kombiniert automatisch maschinelles Lernen zur Bilderkennung mit traditionellen Scan-Algorithmen, um unter verschiedensten Bildbedingungen bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Das Beispiel zeigt, wie ein Bild geladen und der Auto Modus aktiviert wird. Das Programm scannt das Bild und speichert alle gefundenen QR-Codes in einer Liste. Anschließend durchläuft es die results und gibt den Text jedes Eintrags in der Konsole aus (in diesem Fall nur die URL).

:path=/static-assets/qr/content-code-examples/how-to/read-qr-codes-with-scan-modes-auto.cs

using System;
using IronQr;
using IronQr.Enum;
using IronSoftware.Drawing;

// Load the image file
var bmp = AnyBitmap.FromFile("cup.png");

// Create scan input using Auto Scan mode
var input = new QrImageInput(bmp, QrScanMode.Auto);

// Scan and read all QR codes
var results = new QrReader().Read(input);

// Initialize a counter to track the number of QR codes
int count = 1;

// Loop through each discovered QR code
foreach (var result in results)
{
    Console.WriteLine($"QR {count}: {result.Value}");
    count++;
}

Scan-Eingabe

Konsolenanzeige

Die URL der Café-Website wird nach dem Scannen des Fotos mit IronQR protokolliert.

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Erkennungsmodellmodus

Der Detektionsmodellmodus nutzt maschinelles Lernen speziell zur Erkennung von QR-Code-Positionen innerhalb von Bildern. Diese Eigenschaft macht es für Anwendungen in der räumlichen Analyse und im Bereich Computer Vision unentbehrlich. Das verwendete Koordinatensystem hat den Ursprung bei (0, 0) .

Im Allgemeinen verwenden QR-Scanner Standard-Decodierungsalgorithmen, die auf drei Suchmustern basieren; dieses Modell erfasst alle vier Eckpunkte der ID. Das result enthält eine Points -Sammlung, die Sie durchlaufen, um die Positionsdaten abzurufen.

Der Code verwendet das Foto der Tasse aus dem vorherigen Beispiel wieder, um die Erkennung von Positionswerten innerhalb des Bildes zu demonstrieren.

:path=/static-assets/qr/content-code-examples/how-to/read-qr-codes-with-scan-modes-detection-model.cs

using System;
using System.Linq;
using IronQr;
using IronQr.Enum;
using IronSoftware.Drawing;

// Load the image
var bmp = AnyBitmap.FromFile("cup.png");

// Create scan input using Detection Model mode
var input = new QrImageInput(bmp, QrScanMode.OnlyDetectionModel);

// Read QR code
var result = new QrReader().Read(input).FirstOrDefault();

// Print position data
if (result != null)
{
    if (result.Points != null)
    {
        foreach (var point in result.Points)
        {
            Console.WriteLine($"Point: X={point.X}, Y={point.Y}");
        }
    }
}

Bild einer beschrifteten Tasse

Beschriftete Konsole

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Vergleich der Scanmethoden

Abschluss

Die drei Scanmodi von IronQR bieten Flexibilität für jedes QR-Code-Leseszenario:

• Auto Scan : Maximale Genauigkeit und Zuverlässigkeit für den allgemeinen Gebrauch
• Basisscan : Geschwindigkeit und Effizienz für qualitativ hochwertige Bilder
• Detektionsmodell : Positionsbestimmung für räumliche Anwendungen

Indem Sie die Stärken der einzelnen Methoden verstehen, können Sie Ihre QR-Code-Leseimplementierung optimal an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen. Ob Sie eine umfassende Datenextraktion, eine blitzschnelle Verarbeitung oder eine präzise Positionserkennung benötigen – IronQR bietet Ihnen die passende Lösung.

Weitere Beispiele und detaillierte API-Informationen finden Sie in der IronQR-Dokumentation oder in den Codebeispielen auf GitHub .