さまざまなスキャンモードでQRコードを読み取る方法

QRコードスキャンモードの理解

IronQR は、 QrScanMode列挙を通じて 3 つの強力なスキャン モードを提供します。

-自動モード（ QrScanMode.Auto ）：機械学習検出と基本スキャンアルゴリズムの両方を組み合わせて、最高の精度と信頼性を実現します。 -基本スキャンモードのみ（ QrScanMode.OnlyBasicScan ）：QRコードがはっきりと見える場合に、従来の画像処理技術を使用して高速で信頼性の高いスキャンを実現します。 -検出モデルモード（ QrScanMode.OnlyDetectionModel ）：機械学習を活用してQRコードの位置を検出し、座標データの抽出に最適です。

それぞれのスキャン方法を詳しく見ていきましょう。

基本スキャンモードのみ

基本スキャン モードのみが機械学習を使用せずに従来の画像処理アルゴリズムを使用します。 この方法は、QR コードがはっきりと見え、適切な位置に配置されている場合に高速かつ効率的です。 ただし、3 つの角の四角形が読み取り可能であれば、破損した QR コードでも機能します。

: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);

スキャン入力

保存されたテキストファイル

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自動スキャンモード

自動スキャン モードはデフォルト ( QrScanModeの場合) であり、最も汎用性の高いオプションです。 機械学習検出と従来のスキャン アルゴリズムを自動的に組み合わせて、さまざまな画像条件で可能な限り最良の結果を提供します。

この例では、画像が読み込まれ、 Autoモードがアクティブ化されます。 次に画像をスキャンし、見つかったQRコードをすべてリストに収集します。最後に、 resultsコレクションを調べ、各値のテキスト（この場合はURLのみ）をコンソールに出力します。

: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++;
}

スキャン入力

コンソールディスプレイ

IronQR で写真をスキャンすると、カフェのウェブサイトの URL が記録されます。

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検出モデルモード

検出モデル モードでは、画像内の QR コードの位置を検出するために機械学習を使用します。 この品質により、空間分析やコンピューター ビジョン アプリケーションにとって非常に貴重なものとなります。 使用する座標系の原点は(0, 0)です。

一般的に、QR スキャナーは 3 つのファインダー パターンに依存する標準のデコード アルゴリズムを使用しますが、このモデルは ID の 4 つの頂点すべてをキャプチャします。 resultオブジェクトには、位置データを取得するために反復処理するPointsコレクションが含まれています。

このコードでは、前の例のカップの写真を再利用して、画像内の位置の値の検出を示します。

: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}");
        }
    }
}

ラベル付きカップ画像

ラベル付きコンソール

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スキャン方法の比較

結論

IronQR の 3 つのスキャン モードは、あらゆる QR コード読み取りシナリオに柔軟に対応します。

-自動スキャン：一般的な使用において最高の精度と信頼性 -基本スキャン：高画質画像のためのスピードと効率 -検出モデル:空間アプリケーションの位置認識

それぞれの方法の長所を理解することで、特定の要件に合わせて QR コード読み取り実装を最適化できます。 包括的なデータ抽出、超高速処理、正確な位置検出など、どのようなニーズにも対応できる IronQR が役立ちます。

その他の例と詳細な API 情報については、 IronQR のドキュメントを参照するか、 GitHub のコード例を参照してください。