如何在C&#35中使用非同步和多執行緒進行QR碼操作

Curtis Chau

Updated: 2026年3月6日

單執行緒QR掃描會在每次圖像解碼期間阻塞呼叫執行緒。

在WPF按鈕處理程式中，這將會凍結UI，直到解碼完成。在處理數百張圖像的批次工作中，當CPU核心可以並行工作時，則會處於閒置狀態。 IronQR的Task.WhenAll批量吞吐量。

本指南演示了如何非同步處理QR碼，分配批量讀取到CPU核心，並結合這兩種模式以實現高容量流水線。

快速入門：非同步處理QR碼

載入圖片並在不阻塞呼叫執行緒的情況下等待解碼結果。

1Install IronQR with NuGet Package Manager
PM > Install-Package IronQR
```
Install-Package IronQR
```

2複製並運行這段程式碼片段。

using IronQr;
using IronSoftware.Drawing;

var input = new QrImageInput(AnyBitmap.FromFile("ticket.png"));
IEnumerable<QrResult> results = await new QrReader().ReadAsync(input);
Console.WriteLine(results.First().Value);

using IronQr;
using IronSoftware.Drawing;

var input = new QrImageInput(AnyBitmap.FromFile("ticket.png"));
IEnumerable<QrResult> results = await new QrReader().ReadAsync(input);
Console.WriteLine(results.First().Value);

3部署以在您的實時環境中測試

今天就開始在您的專案中使用IronQR，透過免費試用

最小化工作流程（共5步）

下載IronQR C#程式庫以進行非同步QR碼處理
使用ReadAsync進行非阻塞的單次讀取
使用Parallel.ForEach進行CPU密集的批量處理
與SemaphoreSlim結合以實現有限併發流水線
從IEnumerable<QrResult>中收集結果並列印解碼值

以非同步方式讀取QR碼

ReadAsync返回一個可等待的任務，使其可以與WPF/MAUI事件處理程式、ASP.NET控制器動作或任何非同步方法相容。輸入必須從圖像位圖構建，沒有文件路徑的重載。

寫入方是同步的，沒有非同步變體。為避免在文件I/O期間阻塞執行緒，使用從位圖導出的原始字節將保存步驟包裝在File.WriteAllBytesAsync()中。

輸入

掃描並重新生成的QR碼事件徽章，以展示非同步讀寫模式。

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

// --- Async read: non-blocking QR decode ---
var inputBmp = AnyBitmap.FromFile("event-badge.png");
var imageInput = new QrImageInput(inputBmp, QrScanMode.Auto);

var reader = new QrReader();
IEnumerable<QrResult> results = await reader.ReadAsync(imageInput);

foreach (QrResult result in results)
{
    Console.WriteLine($"[{result.QrType}] {result.Value}");
}

// --- Async-wrapped save: QrWriter.Write() and QrCode.Save() are synchronous ---
QrCode qrCode = QrWriter.Write("https://ironsoftware.com");
AnyBitmap qrImage = qrCode.Save();

// Save the bitmap bytes asynchronously (not an IronQR API — standard .NET async I/O)
byte[] pngBytes = qrImage.ExportBytes();
await File.WriteAllBytesAsync("output-qr.png", pngBytes);

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

// --- Async read: non-blocking QR decode ---
var inputBmp = AnyBitmap.FromFile("event-badge.png");
var imageInput = new QrImageInput(inputBmp, QrScanMode.Auto);

var reader = new QrReader();
IEnumerable<QrResult> results = await reader.ReadAsync(imageInput);

foreach (QrResult result in results)
{
    Console.WriteLine($"[{result.QrType}] {result.Value}");
}

// --- Async-wrapped save: QrWriter.Write() and QrCode.Save() are synchronous ---
QrCode qrCode = QrWriter.Write("https://ironsoftware.com");
AnyBitmap qrImage = qrCode.Save();

// Save the bitmap bytes asynchronously (not an IronQR API — standard .NET async I/O)
byte[] pngBytes = qrImage.ExportBytes();
await File.WriteAllBytesAsync("output-qr.png", pngBytes);

輸出

終端顯示解碼的QR型別和值格式output-qr.png已保存。

QrScanMode.Auto同時運行ML檢測和基本掃描，填充每個結果中的解碼值和QR型別。 OnlyDetectionModel速度更快，但僅返回邊框座標，值字段留空。需要編碼內容時使用Auto。

使用多執行緒處理QR碼

對於可以獨立解碼的圖像，Parallel.ForEach分配工作到可用的CPU核心。每次迭代一個單獨的QrReader實例是安全的預設值，因為IronQR沒有明確的執行緒安全保證。

輸入

平行批次掃描中用於測試的十張QR碼圖像中的四張。每張圖片編碼一個URL，並在運行時從qr-images/文件夾中讀取。

圖像1 (批次1，共10批)

批次 QR code 輸入影像 10 張中的第 2 張，編碼 https://ironsoftware.com/batch-2

圖像2 (批次2，共10批)

批次 QR code 輸入影像 10 張中的第 3 張，編碼 https://ironsoftware.com/batch-3

圖像3 (批次3，共10批)

批次 QR code 輸入影像 10 張中的第 4 張，編碼 https://ironsoftware.com/batch-4

圖像4 (批次4，共10批)

using IronQr;
using IronQr.Enum;
using IronSoftware.Drawing;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;

string[] files = Directory.GetFiles("qr-images/", "*.png");
var allResults = new ConcurrentBag<(string File, string Value)>();
int failCount = 0;
var sw = Stopwatch.StartNew();

Parallel.ForEach(files, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount }, file =>
{
    try
    {
        var input = new QrImageInput(
            AnyBitmap.FromFile(file),
            QrScanMode.Auto);

        // Per-thread QrReader instance — safe default
        var results = new QrReader().Read(input);

        foreach (QrResult result in results)
        {
            allResults.Add((Path.GetFileName(file), result.Value));
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Interlocked.Increment(ref failCount);
        Console.Error.WriteLine($"[ERROR] {Path.GetFileName(file)}: {ex.Message}");
    }
});

sw.Stop();

Console.WriteLine($"Processed {files.Length} files in {sw.Elapsed.TotalSeconds:F1}s");
Console.WriteLine($"QR codes found: {allResults.Count} | Failures: {failCount}");
Console.WriteLine($"Throughput: {files.Length / sw.Elapsed.TotalSeconds:F1} files/sec");

using IronQr;
using IronQr.Enum;
using IronSoftware.Drawing;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;

string[] files = Directory.GetFiles("qr-images/", "*.png");
var allResults = new ConcurrentBag<(string File, string Value)>();
int failCount = 0;
var sw = Stopwatch.StartNew();

Parallel.ForEach(files, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount }, file =>
{
    try
    {
        var input = new QrImageInput(
            AnyBitmap.FromFile(file),
            QrScanMode.Auto);

        // Per-thread QrReader instance — safe default
        var results = new QrReader().Read(input);

        foreach (QrResult result in results)
        {
            allResults.Add((Path.GetFileName(file), result.Value));
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Interlocked.Increment(ref failCount);
        Console.Error.WriteLine($"[ERROR] {Path.GetFileName(file)}: {ex.Message}");
    }
});

sw.Stop();

Console.WriteLine($"Processed {files.Length} files in {sw.Elapsed.TotalSeconds:F1}s");
Console.WriteLine($"QR codes found: {allResults.Count} | Failures: {failCount}");
Console.WriteLine($"Throughput: {files.Length / sw.Elapsed.TotalSeconds:F1} files/sec");

輸出

控制台顯示批次摘要，包括處理的文件數、處理時間、找到的QR碼、任何失敗和吞吐量。然後列出每個文件名及其解碼的URL。

下載所有10個測試批次QR碼輸入圖像 (batch-qr-images.zip)。

ConcurrentBag<t>從所有執行緒中收集結果，而不需要鎖定。一個執行緒安全的計數器追蹤失敗，並使用try-catch保護每個文件，確保一個壞圖像不會中斷整個批次。此方法遵循錯誤處理指南中描述的錯誤隔離模式。

將Environment.ProcessorCount以對齊CPU核心數。使用額外的執行緒會增加開銷且不提高性能，尤其是對於CPU密集型ML模型。

結合非同步和平行處理

對於高容量流水線，使用Task.WhenAll配對以限制併發性。這種模式不同於Parallel.ForEach，保持I/O非阻塞，同時控制同時運行的解碼數，防止在大量工作負荷下執行緒池飽和。

輸入

處理併發流水線中的二十張QR碼測試圖像中的四張。每個圖像都編碼了URL，並通過SemaphoreSlim以有限併發進行平行解碼。

圖像1 (流水線1，共20)

圖像2 (流水線2，共20)

圖像3 (流水線3，共20)

圖像4 (流水線4，共20)

using IronQr;
using IronQr.Enum;
using IronSoftware.Drawing;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;

string[] files = Directory.GetFiles("high-volume/", "*.png");
var results = new ConcurrentBag<(string File, string Value)>();
int maxConcurrency = Environment.ProcessorCount;
using var semaphore = new SemaphoreSlim(maxConcurrency);
var sw = Stopwatch.StartNew();

var tasks = files.Select(async file =>
{
    await semaphore.WaitAsync();
    try
    {
        var bmp = AnyBitmap.FromFile(file);
        // Auto: runs ML detection plus a basic scan so result.Value is populated
        var input = new QrImageInput(bmp, QrScanMode.Auto);
        var qrResults = await new QrReader().ReadAsync(input);

        foreach (var qr in qrResults)
        {
            results.Add((Path.GetFileName(file), qr.Value));
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.Error.WriteLine($"{{\"file\":\"{Path.GetFileName(file)}\",\"error\":\"{ex.Message}\"}}");
    }
    finally
    {
        semaphore.Release();
    }
});

await Task.WhenAll(tasks);
sw.Stop();

Console.WriteLine($"Pipeline complete: {results.Count} QR codes from {files.Length} files in {sw.Elapsed.TotalSeconds:F1}s");

using IronQr;
using IronQr.Enum;
using IronSoftware.Drawing;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;

string[] files = Directory.GetFiles("high-volume/", "*.png");
var results = new ConcurrentBag<(string File, string Value)>();
int maxConcurrency = Environment.ProcessorCount;
using var semaphore = new SemaphoreSlim(maxConcurrency);
var sw = Stopwatch.StartNew();

var tasks = files.Select(async file =>
{
    await semaphore.WaitAsync();
    try
    {
        var bmp = AnyBitmap.FromFile(file);
        // Auto: runs ML detection plus a basic scan so result.Value is populated
        var input = new QrImageInput(bmp, QrScanMode.Auto);
        var qrResults = await new QrReader().ReadAsync(input);

        foreach (var qr in qrResults)
        {
            results.Add((Path.GetFileName(file), qr.Value));
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.Error.WriteLine($"{{\"file\":\"{Path.GetFileName(file)}\",\"error\":\"{ex.Message}\"}}");
    }
    finally
    {
        semaphore.Release();
    }
});

await Task.WhenAll(tasks);
sw.Stop();

Console.WriteLine($"Pipeline complete: {results.Count} QR codes from {files.Length} files in {sw.Elapsed.TotalSeconds:F1}s");