1118 Это интересная проблема. Чтобы ответить на ваш вопрос, это технически возможно. Да, это возможно. QR-код в вашем вопросе кодирует "5176941.12".

Вот предустановленное изображение, чтобы было проще установить пиксели вручную.

После этого шага я использую Excel, чтобы установить каждый пиксель один за другим. После этого просто наведите свой телефон на экран компьютера. Вот как это выглядит. Если вам нужен лист Excel, вы можете получить его здесь ( https://docs.google.com/spreadsheets/d/18tEhboAULaSJlTjnhdZa0hOrqkUz6WmPOZSpzpSpcUE/edit?usp=sharing ).

Теперь, когда вопрос возможности не существует, как его автоматизировать? Не зная дополнительных дополнительных образцов, сложно сказать наверняка. Однако, основываясь только на этом примере, самый простой подход - просто выровнять сетку 21x21 по вашему обрезанному QR-изображению и заполнить значения, используя порог. А затем передайте это изображение вашему QR-декодеру. QR-код имеет определенный уровень избыточности, поэтому, даже если некоторые пиксели отсутствуют, вы, скорее всего, сможете восстановить исходные данные.

---

Редактировать

Вот некоторый код на python, который может служить руководством к тому, как вы можете автоматизировать это. Несколько вещей, на которые стоит обратить внимание:

• Я пропускаю этап обнаружения 3-х ящиков и вручную очень плотно обрезаю его. Если во время захвата есть повороты, вам нужно это исправить.
• Порог 0,6 необходимо настроить для разных изображений. Прямо сейчас, это «к счастью» работает, хотя есть несколько ошибок. Может случиться так, что у вас никогда не будет действительного qr-кода, если ошибки слишком велики.

Код:

import cv2
import numpy as np

def fill3box(qr):
    qr[0:7,0:7] = 1
    qr[14:21,14:21] = 1
    qr[14:21,0:7] = 1
    qr[0,0:6]=0
    qr[0:6,0]=0
    qr[0:6,6]=0
    qr[6,0:7]=0
    qr[2:5,2:5]=0
    qr[14:21,14:21] = qr[0:7,0:7]
    qr[14:21,0:7] = qr[0:7,0:7]
    return qr

im = cv2.imread('to_process.png')
im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im = cv2.resize(im,(210,210))

im = 1-((im - im.min())/(im.max()-im.min())) #normalize and adjust contrast
avg=np.average(im)
qr = np.ones((21,21))
w,h = im.shape[:2]
im_orig = im.copy()

im[im<avg]=0#binarize
im[im>avg]=1
for y in range(21):
    for x in range(21):
        x1,y1 = (round(x*w/21),round(y*h/21))
        x2,y2 = (round(x1+10),round(y1+10))

        im_box = im[y1:y2,x1:x2]
        if np.average(im_box)<0.6 and qr[y,x]!=0:#0.6 need tweaking
            qr[y,x]=0

qr = fill3box(qr) #clean up 3 box areas as they need to be fixed
# debug visualization
for x in range(21):
    p1 = (round(x*w/21),0)
    p2 = (round(x*w/21),h)
    cv2.line(im_orig,p1,p2,(255),1)

for y in range(21):
    p1 = (0,round(y*h/21))
    p2 = (w,round(y*h/21))
    cv2.line(im_orig,p1,p2,(255),1)

qr = cv2.resize(qr,(210,210),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

im = (im*255).astype(np.uint8)
qr= (qr*255).astype(np.uint8)
im_orig= (im_orig*255).astype(np.uint8)

cv2.imwrite('im.png',im)
cv2.imwrite('qr.png',qr)
cv2.imwrite('im_orig.png',im_orig)

Обрезанное изображение to_process.png в коде.

Сетка наложена, чтобы показать, как работает этот метод

Пороговое изображение.

Регенерированный QR, обратите внимание, что он все еще работает, даже несмотря на наличие нескольких ошибок.

Это будет сложно.

Если вы можете декодировать этот QR с помощью считывателя (я пробовал, но не получилось), можно перекодировать его с помощью устройства записи. Но нет никакой гарантии, что писатель будет воссоздавать то же самое, так как возможны разные варианты кодирования.

Если ваша цель на самом деле - иметь возможность декодировать, вы застряли. Расшифровка «вручную» может быть возможной, но она длительная и сложная. Вы также можете рассмотреть возможность перерисовки кода вручную на идеальной сетке и передать его читателю.