條碼工具 二維碼機器學習:開發者教程 Curtis Chau 更新:2025年6月22日 下載 IronBarcode NuGet 下載 DLL 下載 開始免費試用 法學碩士副本 法學碩士副本 將頁面複製為 Markdown 格式,用於 LLMs 在 ChatGPT 中打開 請向 ChatGPT 諮詢此頁面 在雙子座打開 請向 Gemini 詢問此頁面 在 Grok 中打開 向 Grok 詢問此頁面 打開困惑 向 Perplexity 詢問有關此頁面的信息 分享 在 Facebook 上分享 分享到 X(Twitter) 在 LinkedIn 上分享 複製連結 電子郵件文章 快速回應碼(QR碼)已成為現代社會不可或缺的一部分,徹底改變了資訊的共享和獲取方式。 這些二維條碼由黑白方塊矩陣組成,可以使用智慧型手機相機掃描,快速檢索儲存的信息,例如網址、聯絡資訊、網站網址、產品詳情等。 然而,隨著技術的發展,二維碼的功能也不斷發展。 機器學習 (ML) 已成為增強二維碼生成、識別和解碼流程的強大工具,從而改善使用者體驗並提高功能。 二維碼和條碼的廣泛應用徹底改變了資訊和資料交換的世界。 這些二維條碼可以快速存取數位內容,並在各行各業中發揮各種作用。 然而,區分二維碼和條碼可能很困難,尤其是在處理各種各樣的程式碼時。 借助機器學習 (ML) 和 .NET/C# 框架,開發人員可以創建一個智慧型系統,準確地對二維碼和條碼進行分類,從而簡化資料處理並增強使用者體驗。 整合 IronBarcode 的解碼功能進一步增強了解決方案,能夠從識別出的條碼中準確提取內容。 在本文中,我們將訓練一個模型,該模型可以將給定的輸入分類為條碼或二維碼,之後,我們將使用 IronBarcode 對輸入代碼進行解碼。 使用 ML.NET 模型建構器進行二維碼分類 模型建構器是 Visual Studio 中的一個整合工具,它透過提供直覺的介面簡化了建構機器學習模型的過程。 我們將使用模型建構器建立一個分類模型,用於區分二維碼和條碼。 分類完成後,我們將整合 IronBarcode 來解碼識別出的條碼。 步驟一:資料收集 訓練任何模型的第一步都是資料收集。 我們需要資料來訓練模型。 我已經從Kaggle下載了資料。 您可以根據自己的喜好從任何來源下載。 下載資料集後,建立一個主目錄,並將兩個資料集都放在該主目錄中。 資料分為兩個子目錄: 條碼 QR 碼 ! 二維碼機器學習(開發者教學):圖 1 下一步是開啟 Visual Studio 並建立一個新的機器學習模型。 步驟 2:在 Visual Studio 中建立專案並新增新的機器學習模型 在 Visual Studio 中建立專案。 專案可以是任何類型的,例如 ASP.NET Web API、ASP.NET MVC、WEB Forms 或控制台應用程式。 在這個例子中,我使用的是控制台應用程式。 在解決方案資源管理器中以滑鼠右鍵按一下專案。 選擇"新增">"機器學習模型",如下圖所示。 ! 二維碼機器學習(開發者教學):圖 2 為你的機器學習模型命名,然後點擊"新增"按鈕。 ! 二維碼機器學習(開發者教學):圖 3 步驟 3:選擇場景 新增機器學習模型檔案後,將出現一個新視窗。向下捲動並選擇"圖像分類" 。 圖像分類是我們將在本教程中使用的電腦視覺技術之一。 我們選擇圖像分類而不是圖像識別,因為我們只需要區分快速響應碼(QR碼)和條碼,而不需要從給定的圖像中識別它們。 ! 二維碼機器學習(開發者教學):圖 4 步驟 4:選擇環境 選擇場景之後,下一步就是選擇環境。 我們可以選擇在本機系統或 Azure 雲端上訓練模式。 我們必須擁有有效的 Azure 訂閱才能使用 Azure 作為我們的環境。 步驟 5:選擇數據 在這一步驟中,我們需要傳遞先前在步驟 1 中收集的資料。我們已經在步驟 1 中依照模型建構器的要求將資料整理成子類別。 在"選擇資料夾"選項中提供資料集主目錄的路徑。 我們可以預覽如下所示的數據。 ! 二維碼機器學習(開發者教學):圖 5 我們也可以透過點擊資料預覽中的"二維碼"標籤來查看二維碼資料夾。 ! 二維碼機器學習(開發者教學):圖 6 選擇資料後,點選"下一步"按鈕,即可進入訓練介面。 步驟 6:訓練模型 點擊"開始訓練模型",它將開始訓練,如下所示。 請確保 Visual Studio 沒有以管理員模式開啟,否則會報錯。 ! 二維碼機器學習(開發者教學):圖 7 系統將開始訓練,這需要一些時間。訓練時長將根據系統表現而有所不同。 模型建構器使用AutoML 。 它將自動使用合適的機器學習技術、糾錯等級、模式識別、降噪、對比度調整、學習過程和其他相應設定。 步驟 7:模型評估 訓練完成後,透過輸入測試資料來評估模型的效能,以確保分類準確。 步驟 8:消費模型 模型訓練和評估完成後,我們就可以匯出並使用它了。 在我們的應用場景中,我們需要對條碼中的二維碼進行分類,然後讀取其編碼資料。 我們需要第三方函式庫來解碼數據,因為機器學習模型無法解碼二維碼或條碼,它只能對其進行分類。 IronBarcode是一個理想的函式庫,可用於解碼二維碼和條碼。 我們可以使用一個函式庫以簡單的方式解碼這兩種類型的程式碼。 在繼續之前,讓我們先簡單介紹一下IronBarcode。 Curtis Chau 立即與工程團隊聊天 技術撰稿人 Curtis Chau 擁有電腦科學學士學位(卡爾頓大學),專長於前端開發,精通 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 對製作直覺且美觀的使用者介面充滿熱情,他喜歡使用現代化的架構,並製作結構良好且視覺上吸引人的手冊。除了開發之外,Curtis 對物聯網 (IoT) 也有濃厚的興趣,他喜歡探索整合硬體與軟體的創新方式。在空閒時間,他喜歡玩遊戲和建立 Discord bots,將他對技術的熱愛與創意結合。 相關文章 更新2025年10月29日 使用 IronBarcode 輕鬆產生符合 GS1 標準的條碼 學習如何使用 IronBarcode 以程式方式產生 GS1 條碼。按照我們的逐步指南,建立、自訂和驗證 GS1-128 和 DataMatrix 條碼,實現無縫的供應鏈管理。 閱讀更多 更新2025年10月29日 逐步指南:如何使用 QR Code Chimp 產生器 了解如何使用 QR Code Chimp Generator 產生動態二維碼。按照我們的逐步指南操作,探索各種自訂選項,實現高效的數位行銷。 閱讀更多 更新2025年7月28日 適用於安卓開發者的最佳條碼掃描器應用 在本文中,我們將探討一些適用於 Android 的最佳條碼掃描器應用程序,重點介紹它們的主要功能以及它們如何簡化日常任務。 閱讀更多 如何為 Google 表單建立二維碼二維碼產生器軟體(免費...
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